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カテゴリ
  • ファッション
  • ブランド別
  • グッチ
  • 服飾小物
  • 男性用財布
メーカー・ブランド
  • GUCCI
状態
  • 未使用
【お問合せ番号】L-581 ※弊社に問合せの際に必要な番号です

商品説明
『ブランド』 グッチ  GUCCI             

『商品』 ハンドストラップ付き L字ファスナー長財布・セカンドバッグ・ポーチ・マルチケース 

『総合ランク』 NSランク(未使用品)       

『型番・シリアル等』 498092・525040

『ライン』 Bee

『素材』 レザー 

『カラー・柄』 【本体】ブラック  【金具】アンティークゴールドカラー   

『サイズ』 縦:約12cm / 横:約20cm / マチ:約3cm
      【ハンドストラップ】全長:約15.5cm(取り外し不可  /  長さ調節不可)  
      ※若干のサイズ誤差はご了承下さい

『仕様』 【メイン開閉方法】L字ファスナー開閉式    
     【内側】札入れ×2・ファスナー式小銭入れ×1・カードポケット×16・オープンポケット×2

『付属品』 箱(少しのスレ・凹み有)・保存袋


◆◆◆各パーツの状態◆◆◆ 
            
・外側【NSランク】展示による極々わずかなスレ等有(肉眼では認識しにくい程度)

・外側カド【Nランク】目立つようなスレ・小キズ・ヨゴレ等はありません

・ハンドストラップ【Nランク】目立つようなスレ・小キズ・ヨゴレ等はありません

・内側【Nランク】未使用状態

・小銭入れ内側【Nランク】未使用状態

・ポケット内側【Nランク】未使用状態

・金具【NSランク】展示による極々わずかなスレ・小キズ等有
         ※アンティーク調の素材の為、くすみ・色ムラは元々の仕様です




          
◆お問い合わせNo.◆ L-581
◆◆ 注意 ◆◆ 商品の『状態や程度』等のご質問は、お電話では一切受け付けておりませんのでご了承ください。


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◆ランクの段階一覧はこちら(クリックするとページへジャンプします)
※ランクの格付けは弊社基準のものです。他社様のランク付けとの比較対象にはなりません。

◆休業日カレンダーはこちら(クリックするとページへジャンプします)
※翌月以降およびGWや年末年始休業等は予告なく変更する場合がございます。
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こちらの商品案内は 「■@即売くん5.40■」 で作成されました。






 送料 お届けについて

■発送方法:全国一律【西濃運輸】
※特別な事情がない限り、ご入金確認後1~4日以内に発送します(休業日はカウントしません)

■送料:全国一律700円
 ※時間指定:【午前・午後】のみ
 ※【日・祝】の配達日指定不可
 ※ご入金日より(代引の場合ご購入日より)翌営業5日以内の配達の日付指定不可
 ※同梱発送不可

■沖縄および離島のお客様はは、お支払い前に必ずご連絡ください
※送料を再計算後、改めてご連絡させていただきます
 お支払い後に離島と判明した場合、別途で超過分をお支払いいただく事になります 
※沖縄本島へは送料¥1750です

 商品についての注意事項(必ずお読みください)

■商品は弊社が個人様よりお買取した品を販売していますので、「未使用品」であっても「中古品(USED)」の扱いとして出品しています
■商品は全て現物の写真を掲載しています


【状態について】-------------------------------------------------
◆商品は全てUSED品の為、スレやキズなど何らかの状態の変化があります
◆未使用であっても、展示によるわずかなスレ等がある場合があります
◆撮影状況やモニター環境により、実際より状態が良く・悪く見える場合が稀にあります
◆状態をわかりやすく記載するよう努めていますが、全ての状態を文章で表現する事はできません

※完璧な商品をお探しの方や中古品の特性をご理解いただけない方は、ご購入をお控えください


【色について】---------------------------------------------------
◆商品画像はご利用のモニター環境等により、実際と色味や質感等が異なる事があります
◆なるべく現物通りに見えるよう努めていますが、モニターを通しての販売では実際の色味との多少の差異は回避できません 

※完璧な商品をお探しの方や色味に関して譲歩の余地のない方等、ネット通販の特性をご理解いただけない方は、ご購入をお控えください


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◆香水やタバコ等のニオイのキツイ物は基本的に出品していません
◆商品は全てUSED品の為、何らかのニオイ移りがある場合があります
◆未使用であっても素材本来のニオイ(革・PVCなど)が消えてしまっている場合があります

※ニオイに敏感・神経質な方等、中古品の特性をご理解いただけない方はご購入をお控えください


ご購入後の商品についてのご質問は受け付けておりません、商品にご納得頂いた上でのご購入をお願いします
お客様がご購入された時点で、上記注意事項にご理解・同意されたと判断させていただきます

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■ご購入から7日以上ご入金の確認が取れず、ご連絡がつかない場合こちらからお取引をキャンセルさせて頂きます

■商品は全て店頭と並行して販売しています、在庫管理は厳重に行っておりますが、万が一売り切れの場合はご購入頂けません

■環境保護や資源の有効活用を考慮し、エコ梱包(ダンボールの再利用や簡易梱包)を行っています、ご協力ください
※輸送中の破損事故等が無きように、梱包方法には最大限の注意を払っていますのでご安心ください

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「思っていたのと違う」「説明文を勘違いした」「いらなくなった」「写真と色味が違う」「中古独特のニオイが気になる」等は
 弊社ではお客様都合と判断し、返品・返金はお断りさせていただきます

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●購入商品と違う商品が届いた

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当社からの返信をご確認いただけずに商品を返送された場合はこちらからの返品処理は一切いたしません

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当店は熟練の専属鑑定士が1点1点丹念に検査した鑑定済み商品を販売しております。真贋と品質チェックには万全を期しておりますのでご安心してお買い求めください。
大阪府公安委員会 第 621060120960 号




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【注意】
沖縄および離島へのお届けは、送料別途お見積りとなります。(お支払い前に必ずお知らせください)
クレジットの場合は決済内容が変更され、お振込の場合は超過分をストアよりご連絡させていただきます。
(沖縄本島へは送料¥1750です、北海道本島へは基本送料になりますのでお知らせいただく必要はございません。)


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GUCCI / グッチ 二つ折り財布 Wホック レザー ウォレット ユニセックス ブラック - by , 2023-01-12
5/ 5stars
洗濯ネットに入れて早速洗濯で使ってます‼カビくささから早く脱せるのが楽しみです。いただいたクエン酸で上手に使いこなしたいと思います。
オールドグッチ GGスプリーム ネイビー 長財布 札入れ メンズ レディース - by , 2022-11-30
5/ 5stars
迅速にご発送いただき、ありがとうございました。 使い方や普段よく使われている洗剤や柔軟剤との違いなど詳しく説明が書いてあり、分かりやすかったです。 一つお試しで購入してみたのち、使い心地が良かったので3つまとめて購入することにしました。 使い始めてから、汗の吸収が弱かった衣類がよく吸ってくれるようになり、娘の肌の荒れも少し収まったように感じています。 こちらの洗剤と、好みの精油(化粧用油以上の品質のもの)を使用していますが、余計な匂いがつかないので気持ちよく使えています。 これからもお世話になりたいと思います。
新品同様 GUCCI 長財布 グッチ 黒 革財布 - by , 2023-01-10
5/ 5stars
配送も早く お値段も安く購入できて良かったです。 子供の部活ウェアーが臭すぎて何とかならないかと マグネシウムにたどり着きました。洗剤と一緒に使用して より効果が発揮できればいいなあーと思っています。マグボールいただけて即使用できて良かったです。
近年モデル希少美中古■GUCCI グッチブレード エンブリロイダリー レザー ラウンドファスナー 長財布 グッチ■1103ns804-1K - by , 2022-11-16
5/ 5stars
某マグちゃんに比べ 洗濯ボールも付くし 量も多いので購入を決めました。 効果がたのしみです
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5/ 5stars
マグボールを、使ってみたいです。 洗濯マグチャンを、使っていてこちらので、何個かに増やして 洗濯したいです。
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2/ 5stars
この一袋を洗濯ネットに入れて使用してます。 子供の以前汚した白いシャツ、洗剤プラス この商品で洗濯したらびっくり! 白さも際立ち汚れも目立たなくなっていました。 夜洗濯して朝干ししても臭くない! 使い続けていきたいと思います

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最近、ニュースや記事でよく目にする“ ディープラーニング() ” 。

ビジネスや社会にどのように影響を与え、活用されていくのかに興味ある方が多方面に増えてきている一方で、について知りたいけれども、実際よくわからない…と感じている方も多く見受けられます。

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今回は、その基本的な疑問や実際どうビジネス活用できそうなのか皆さまが想像できるようになるよう、とは一体どういう技術なのか、俗にいう「人工知能(AI)」や「機械学習(ML)」との違いなど基本的な情報に加え、ビジネスに実際どう導入されているのかなど事例を含めながら解説していきます!


とは、十分なデータ量があれば、人間の力なしに機械が自動的にデータから特徴を抽出してくれるディープニューラルネットワーク(DNN)を用いた学習のことです。

DNNとは、ニューラルネットワーク(NN)というパターン認識をするように設計された、人間や動物の脳神経回路をモデルとしたアルゴリズムを多層構造化したもので、昨今注目を浴びています。

—MITが発刊している『ATTIC タカスミノー ポエット11 TakasuMinnow poet11 アチック』には、以下のように記載されています。


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が羨望を受けるきっかけになったのは、2012年にトロント大学のヒントン教授らが世界的な人工知能の競技会(*1)でを用いたシステムで圧勝したことです。

皆さんの記憶に新しいのは、に人工知能の囲碁プログラム「AlphaGo (*2)」が、世界トップレベルの実力を持つ韓国のプロ棋士に勝利したことでしょうか。

それまでも、「人工知能」というのは、過去2回ブームがあり、2013年以降は第3次AIブームと言われていますが、この3度目のブームを引き起こしたのは間違いなくといっても過言ではありません。

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の何がそんなに画期的で凄い技術なのかを次に見ていきましょう。

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今までの話で、人工知能と機械学習、と3つのキーワードが出てきて、すでに混同している方も多いとは思いますが、そこまで難しく考えることはありません。

3つのキーワードの関係は、大まかにいうと「人工知能>機械学習>」という構造になっています。

どれも違う技術ということではなく、図解すると以下のようなベン図になります。

良くある誤解ですが、adidas アディダス SHADOW ウォーマー スーツ 中綿 ウィンドブレーカー ジャケット パンツ 上下セット セットアップという位置付けです。

大まかな構造がわかったところで、1つ1つのワードについて深掘りしていきましょう。

①人工知能(AI)

“AI“、最近よく聞くワードになりつつあると思いますが、巷では何にでもAIと使われがちで、学者の中でも定義は人それぞれで統一的見解はありません。

今回は「大量の知識データに対して、高度な推論を的確に行うことを目指したもの 」(一般社団法人 人工知能学会設立趣意書からの抜粋)という立場を取りたいと思います。

AIは、大まかに2つに分類することができます。

■弱いAI:人間の知能の一部を代替する、一見知的な限られた問題解決を行えるもの

∟特化型AI:特定の決まった作業を遂行するためのもの(囲碁AIなど)

∟汎用型AI:特定の作業やタスクに限定せず人間と同様の、あるいは人間以上の汎化能力を持ち合わせているもの

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ニュースなどでよく見かけるのは、弱いAIで中でも特化型AIです。

現実的にはまだ汎用型AIは難しいと言われています。

(追記 6/18:強いAIは、汎用人工知能(AGI)とも呼ばれます。弱いAIの汎用型AIとどう違うのかというところですが、その差は人工知能自体に意識があるか、ないかというところにあると思っており、強いAI≒ドラえもん のようなイメージを持っていただけると分かりやすいのではないかと思います。)

②機械学習(ML)

機械学習とは、機械学習のパイオニアの1人であるアーサー・サミュエルによると、

” The field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.”

と定義されており、日本語に訳すと「人が明示的に挙動を指示することなしにコンピューターに学習能力を与えること」 ということになります。

具体的に機械学習にも以下のような学習の仕方に種類があります。

■教師あり学習:正解(正しい出力)付きのデータを機械に学習させる方法

∟回帰:データを入力すると、出力として数値を返す方法(予測)

 用途:株価予測など

∟分類:データを入力すると、出力としてデータの属性や種類を返す方法(ラベリング)
用途:メールのスパム検知など

■教師なし学習サロモン ACTIVE SKIN 4 SET トレランバックパック [サイズ:M] [カラー:ブラック] #LC1757600 SALOMON

∟クラスタリング:データを入力するとそのデータのグルーピング結果を返す方法

■強化学習:自ら試行錯誤して最適な行動を見つける学習で、直近の目標を達成し、報酬を与えることで上達していく方法。

③ (DL)

冒頭に記載したように「十分なデータ量があれば、人間の力なしに機械が自動的にデータから特徴を抽出してくれるディープニューラルネットワーク(DNN)を用いた学習」ということで、人工知能の中の1つの要素技術です。

といってもアルゴリズムに種類があり、それぞれ得意分野が違うのでビジネスにを導入する際、どのアルゴリズムを使うのが適切なのか検討する必要があります。

今回は、大まかに3つ紹介しますが、もっと知りたい方は●タイト製●特殊ステンレス製//ロングコの字ボルト!!★④本set!!★超激安お買得品!!!! にマッピングされているものが記載されているのでご覧になってみてください。

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■DNN(Deep Neural Network,ディープニューラルネットワーク)

ニューラルネットワーク(NN)というパターン認識をするように設計された、人間や動物の脳神経回路をモデルとしたアルゴリズムを多層構造化したもの。

■CNN(Convolutional Neural Network,畳み込みニューラルネットワーク)

局所的な情報の抽象化及び位置普遍性をもたせた順伝播型ニューラルネットワークを利用したアルゴリズム。DNNを2次元データに対応させたもので、画像に対して高いパターン認識能力を示します。

主な用途:画像認識

■RNN(Recurrent Neural Network,再帰型ニューラルネットワーク)

音声、動画データのような可変長のデータを扱えるようにするために中間層に再帰的な構造をもたせた双方向に信号が伝播するニューラルネットワークを利用したアルゴリズム。

DNNを横に繋いで時間変化する、連続的なデータに対応させたものですが、あまり長時間のデータには向きません。

また最近では、Google Translateなど自然言語処理にも使われています。

主な用途:音声認識、動画認識、自然言語処理

そもそもビジネスに導入したい際には、のアルゴリズム等を検討する前に、それが機械学習の方が適切なのか、DeepLearningの方が適切なのかでも変わってきます。


上図のように、 は中間層を多層にすることで情報伝達と処理を増やし、特徴量の精度や汎用性をあげたり、予測精度を向上させたりすることが可能になります。

深層学習と言われるくらいなので、ここまでは想像がつくと思いますが、具体的にどういった過程を踏むのか例に出して説明します。

このSotaくんのように「目の前においてある果物が何なのか」を認識させるようにするにはどうすればいいのかを例に説明します。

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下図のように、大まかに学習処理のフェーズ、推論処理のフェーズに分かれます。

実際にビジネスに導入する際、学習済みのモデルを使用する場合には推論の処理のみなので大規模な計算資源は必要ないです。

しかし、もし学習モデルの作成から行う場合には大量のデータだけではなく、膨大な量のデータを処理するための時間や電力、GPUのように大量のデータを処理できるサーバーが必要となります。

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逆にいうと、には、テストデータが少ないと性能が出ない、識別結果のチューニングが難しいという弱点があります。

で、大量のデータさえあれば、従来の機械学習などではできなかった複雑な扱いづらいデータも処理を行うことが可能になったという点が大きな変化と言えます。


では、具体的にで今何ができるのかを見ていきたいと思います。

まず入力するデータの種類別に、以下のように分類できます。

①画像認識

画像動画を入力とし文字や顔などの特徴を認識・検出する技術です。 背景から特徴を分離抽出しマッチングや変換をおこない、目的となる特徴を特定し認識します。

(例: Facebookのタグ付け(顔認証)、自動運転、感情分析など

②音声認識

音声を認識させる技術です。人間の声を認識してテキストに出力したり、音声の特徴をとらえて声を出している人を識別したりできます。

(例:iPhoneの「Siri」のような音声入力など

③自然言語処理

人間が日常的に使う自然言語(書き言葉・話し言葉)をコンピューターに処理・理解させる技術です。

(例:銀行のコールセンターでの問い合わせ対応、文書要約、機械翻訳など

④異常検知

産業機器などに取り付けられたセンサーなどの時系列データから異常の兆候を感知する技術です。

(例:工場内の監視(故障や異常動作の検知)など


■製造

Rist(Deep Inspection):画像の中で特定のパターンに一致する箇所を認識させ、工場などにおける不純物の検知などを行うことができる。

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■流通

ViSENZE:ECサイトなど電子商取引のプラットフォーム上でファッションアイテムなどを画像で検索ができる。

URL : https://www.visenze.com/

■医療

Atomwise:既存の薬の分子構造などから新しい薬をディープラーニングによって発見し、新薬発見のプロセス短縮を目指している。

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Enlitic:レントゲン写真やCTスキャン、超音波検査、MRIなどの画像からがんなどの悪性腫瘍を検出する。

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■セキュリティ

Deep Instinct:ディープラーニングアンチウイルスパッケージというディープラーニングを用いて自動で危険なコードを認識するソリューション。

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■金融

レディース水着 4点セット フィラ FILA 長袖 タンク付 フィットネス 大きいサイズ 6L ブラック/ピンクを活用した金融トレーディングプラットフォーム。トレーディングを行う人が自分の投資タイミングの判断をチャート上からAIに学習させ、同様の投資タイミングが発生したときにお知らせするトレーディング意思決定支援機能をメイン機能としている。

URL : https://www.alpaca.ai/

他にも、大量の顔写真の表情から感情を分析することができたり(函館刑務所 マル獄 刑務所の手提巾着袋 紺)、「LINE」のスタンプのレコメンド、ニュースアプリ「グノシー」の年齢推定、音楽ストリーミングサービスの「Spotify」の類似した曲のレコメンドなど身近に使っているアプリにもは活用されています。

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の期待されているところは、今まで機械学習などでは処理ができなかった複雑なデータを扱うことが可能になり、人間が行っていた業務の一部を機械に置き換えたり、業務を効率化したりすることができるようになることです。

それだけでなく、技術自体がコモディティ化し、皆がを使えるようになり、データの活用の仕方次第であらゆる領域で新しい体験などが生み出され社会の仕組み自体をも変える技術になるだろうという部分にあると思っています。

実際富士キメラ総研の調査結果によると人工知能(AI)ビジネスの国内市場は、2030年度に2兆円規模になり、2015年度の14倍になると言われています。

参考:井498 振袖 えんじ色 花 成人式 式典 セレモニー イベント 落款あり 210218GUCCI GGエンボス ウォレット

今後もより幅広いあらゆる領域で、が活用されていくでしょう。

現在、クラウドコンピューティングの世の中ですが、が普及していくことで、クラウドに上げずともデバイス自体がそれぞれ群知能的に処理していくことでエッジだけで完結し、エッジコンピューティングの世界に変遷していくと弊社は考えております。


今まで読んでいただいた中で少しでもDeep Learingについて深まりましたでしょうか。

今後も弊社は様々なパートナー様と一緒に、あらゆる領域において取り組むことでの普及を盛り上げていきたいと思っております。

また、この記事を読んで、を自社のサービスや製品に導入してみたいと感じても、知見やリソースが足りないなど、様々な障壁があってなかなか実現が難しいと思っている方も多いと思います。

手軽に短期間でを導入したい方向けに「ディープラーニング導入検討サービス」を提供しております。画像データをご用意いただければ、弊社のエンジニアが技術検証を代行させていただきます。
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その他、ご要望・ご質問等ございましたら bussiness@leapmind.io までお問い合わせください。


<注釈>

*1人工知能の競技会( ILSVRC )

120万枚の画像から1000クラスのカテゴリ識別を行い、精度を競うコンペティション。

*2 AlphaGo

米Google DeepMind社が開発した、ディープラーニングを応用した人工知能。最近、人類最強の棋士・柯潔に勝利し、囲碁対局から引退。


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