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カテゴリ
  • ファッション
  • レディースファッション
  • ワンピース
  • ロングスカート
  • Mサイズ
サイズ
  • レディース
  • M
状態
  • 目立った傷や汚れなし
■古着屋RAINBOW

古着屋RAINBOWは、東京・下北沢に実店舗を構える、創業18年続く古着屋です。

アメリカやヨーロッパからバイヤーが厳選して買い付けたヴィンテージ&ユーズド古着を中心に、ここにしかない一点モノの古着を販売しております。

「お客様の笑顔の為に」もモットーに、お客様一人一人にとって、心躍るような特別な一着との出会いの場を提供しています。

販売を行っている古着商品は、アメリカにて厳選して買付を行った一点モノの古着です。

一期一会の自分だけの特別な一着との巡り合わせをお楽しみ下さい。

「古着屋 RAINBOW」で検索!

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商品説明

※着用画像をご希望の場合は、お問い合わせよりお気軽にお申し付けください。
表示素材 表示なし。
表地 一般的なシャツ地よりやや薄手のコットンのような素材です。
裏地 なし
透け感 一枚でご着用できる程度ですが、手をかざすと多少透けますので、気になる場合はインナーの着用をオススメします。
伸縮性 伸縮性のない生地です。
コンディション


[コンディション:B]
左袖レースにシミがございます。

表示サイズ 表示なし。
モデル情報
着脱方法 後ろファスナーです。
実寸サイズ
身幅44cm 肩幅40cm 袖丈33cm 着丈133cm
サイズ画像


,

アイテム 【ワンピース】 【ハーフスリーブ】
【ロング丈】 シルエット 【フレア】,【バスト切り替え】
カラー 【茶】,【ピンク】 カラートーン
【花柄】 デザイン 【レース】,【TALONジップ】
テイスト 【ガーリー】 素材 【コットン】
ポケット 【ポケット無し】 ブランド
類似商品
半袖花柄ワンピース




■出品商品カテゴリー

セール商品
アウトレット商品
売り切り商品

ワンピース
└長袖ワンピース
└半袖ワンピース
└ノースリーブワンピース
└キャミソールワンピース
└オールインワン
└オーバーオール
└セットアップ

ブラウス
└長袖ブラウス
└半袖ブラウス
└ノースリーブブラウス

トップス
└キャミソール
└タンクトップ
└長袖プルオーバー
└半袖プルオーバー
└長袖Tシャツ
└半袖Tシャツ
└長袖ポロシャツ
└半袖ポロシャツ
└ベスト
└トレーナー
└パーカー

ニット
└カーディガン
└セーター
└半袖ニット
└ニットアウター

アウター
└ライトジャケット
└ライトコート
└ヘビージャケット
└ヘビーコート
└羽織り

スカート
└ロング丈スカート
└膝丈スカート
└ミニ丈スカート

パンツ
└ロング丈パンツ
└ショート丈パンツ

シューズ
└パンプス
└ローファー
└スニーカー
└サンダル
└ブーツ
└その他シューズ

バッグ
└リュック
└トートバッグ
└ハンドバッグ
└ショルダーバッグ
└クラッチバッグ
└エコバッグ
└かごバッグ




【ご確認事項】

※落札時の『連絡掲示板』、ご質問時の『出品者への質問』へのお問い合わせは、ご返信致しません。
下記のお電話、またはメールにてお問い合わせをお願いいたします。

※同梱発送の場合は、配送地域、梱包サイズにより送料を決めさせて頂きます。
下記の同梱発送についての項目をご確認下さい。


■商品について
・販売している商品は、すべてアメリカにて買い付けを行った古着商品です。
・サイズについて、タグ記載のメンズ、レディース等の記載を省略しているもの、または記載がない商品などもございます。またアメリカ規格での表記等もございますので、必ず実寸サイズをご確認下さいませ。
・アメリカ買付の古着商品でございますので、軽微な汚れ、キズ等は記載を省略している場合もございます。完璧な商品をお求めの場合は、落札はご遠慮下さいませ。

■配送について
・配送業者:ヤマト運輸でお届けします。
・落札後オーダーフォームをご入力頂き、お支払いのご確認ができましたら、2営業日以内に発送致します。
・ご到着日時をご指定頂けます。オーダーフォーム入力時に、備考欄にてお知らせ下さい。

■送料について
落札商品が1点のみの発送の場合は下記の送料を頂いております。
・沖縄県以外:1,000円
・沖縄県:1,300円

■同梱発送について
2点以上を落札頂いた場合は同梱発送も可能です。 オーダーフォーム入力時に同梱希望の旨を備考欄にてお知らせ下さい。
・オーダーフォームご入力後、全ての落札商品を合わせた商品合計金額と、送料を合わせたご明細を、メールにてご連絡させて頂きます。
・同梱による、かんたん決済でのお支払いにつきましては、一点のみ送料を含んだ金額にてお支払いいただきまして、残りの商品につきましては、商品代金のみで決済を行って頂きます。

※同梱での発送の場合、送料につきましては、配送地域、梱包サイズにより、ヤマト運輸の規定料金を送料として決めさせて頂きます。
(ヤフオク上での表示とは異なりますので、オーダーフォームご入力後に当店からお送りする落札確認メールを必ずご確認下さい。)

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落札金額(税込)と送料を合わせたお支払い金額により、手数料が異なります。
・1円~9,999円:330円
・10,000円~29,999円:440円
・30,000円~99,999円:660円
・100,000円~:1100円

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※当店はストア出店により、落札後はオーダーフォームのご入力お願い致します。
落札頂いた全ての商品にオーダーフォームのご入力下さい。

・落札後の手順
1.商品を落札 (お客様)
2.オーダーフォームのご入力 (お客様)
※オーダーフォームをご入力後、すぐにお支払い頂いても問題ございません。
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4.お支払い(お客様)
5.お支払いご確認メール(当店)
6.発送完了メール(当店)
7.評価(当店)
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■ご返品について
当店の商品はアメリカで買い付けをした古着、ヴィンテージ商品となる為、基本的に全てのご注文商品のご返品をお断りさせていただきます。
商品状態、サイズ感など気になる点がございましたら、お気軽にお問い合わせくださいませ。

■お問い合わせ
※落札時の『連絡掲示板』、ご質問時の『出品者への質問』へのお問い合わせは、ご返信致しません。
下記のお電話、またはメールにてお問い合わせをお願いいたします。


【古着屋RAINBOW】
東京都世田谷区北沢2-36-2 1F

・TEL:0120-716-040
(営業時間 10:00-18:00:日曜定休)
※お問い合わせの際、「ヤフオクを見た」とお伝え下さい。

・MAIL:yahoo@tsukuba-rainbow.com
メールのご返信は1営業日以内にご返信させて頂きます。


全てのお客様に安心、安全にお取引をさせて頂けるよう努めております。
ご不明な点、ご質問等がございましたら、お気軽にお問い合わせくださいませ。

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小学生女子バスケットボールチームの大会用として毎年購入していますが、 毎回子供たちが楽しみにしています。 ほとんどのスポーツが網羅されているので他のスポーツでも利用できて助かります。 見た目も非常に見栄えしますね。
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毎年お願いしてます。値段も手頃でい良いと思います。
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ゴルフコンペ景品として毎年お願いしてます。
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かなり大きな重厚感抜群の楯で、金色のメダルや種類が豊富なマーク。おすすめです。

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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『【送料無料】東京)Coleman コールマン サイドテーブル付き デッキチェアST 2点』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、サーモス THERMOS 水筒 1.0L 2本セット 新品 運動会 修学旅行 遠足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

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∟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Kappa ブラック ジャケット Lサイズ 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。

URL : 3万 美品 fairy|フェアリー★茶 ブラウン ロング 異素材使い ワンピース M相当https://www.deep-inspection.com/

■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

coco★アルチビオ★長袖クルーネックニット/セーター★ウール混★水色★38(M)★USED※ネコポス発送可★59634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(GENTEN ゲンテン レザーハンドバッグ [40E1002K])、「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:AURALEE×Ron Herman オーラリー ロンハーマン / Giza Boat Neck Sleeveless Top ギザボートネックスリーブレストップ 0 / 2209-0876◇ yuni ユニ ストライプ 半袖 膝下丈 ワンピース サイズF ブルー ホワイト系 レディース

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。
お気軽に資料請求・お問い合わせください!

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。


LeapMindのHPはこちらから↓

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