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my/390872/2202/MANUAL ALPHABET×NANGA ダウンジャケット 18-011-313-0008-4-0/ベージュ/サイズM_画像1 my/390872/2202/MANUAL ALPHABET×NANGA ダウンジャケット 18-011-313-0008-4-0/ベージュ/サイズM_画像2 my/390872/2202/MANUAL ALPHABET×NANGA ダウンジャケット 18-011-313-0008-4-0/ベージュ/サイズM_画像3 my/390872/2202/MANUAL ALPHABET×NANGA ダウンジャケット 18-011-313-0008-4-0/ベージュ/サイズM_画像4 my/390872/2202/MANUAL ALPHABET×NANGA ダウンジャケット 18-011-313-0008-4-0/ベージュ/サイズM_画像5 my/390872/2202/MANUAL ALPHABET×NANGA ダウンジャケット 18-011-313-0008-4-0/ベージュ/サイズM_画像6 my/390872/2202/MANUAL ALPHABET×NANGA ダウンジャケット 18-011-313-0008-4-0/ベージュ/サイズM_画像7 my/390872/2202/MANUAL ALPHABET×NANGA ダウンジャケット 18-011-313-0008-4-0/ベージュ/サイズM_画像8
カテゴリ
  • ファッション
  • メンズファッション
  • ジャケット、上着
  • ダウンジャケット
  • Mサイズ
サイズ
  • メンズ
  • M
状態
  • 傷や汚れあり
my/390872/2202/MANUAL ALPHABET×NANGA ダウンジャケット 18-011-313-0008-4-0/ベージュ/サイズM

商品説明
【入札前に自己紹介欄を含め全てをお読み頂いた上でご入札願います】

ブランド:MANUAL ALPHABET×NANGA
型番:18-011-313-0008-4-0
素材:品質表示タグ参照
カラー:ベージュ
表記サイズ:M

【実寸サイズ】
身幅(脇):約 56cm
着丈:約 66cm
袖(肩から):約 63cm
肩幅:約 45cm
桁丈:約 -cm
平置きでの外径計測、あくまでも目安ですのでご了承ください。

【管理No】
2325980390872

【特記事項】
-
【出品者からの一言主観】
*当方の買取品になります。
使用感が有り、襟周りやフード周りに汗シミが凄く目立ちます(写真参照)
その他、腹部、袖にシミ汚れが有ります(写真参照)
ホツレや穴は有りません。

【状態ランク基準】
S・・・・未使用の新品
A・・・・微かな汚れやスレは有るが、ほぼ未使用に近い商品
B・・・・使用感が少なく、キズや汚れが殆ど無い美品商品
C・・・・日常的な使用感はあるが、キズや汚れの少ない商品
D・・・・使い込んだ感が有りキズや汚れが多く見られる商品
E・・・・シミ、汚れ、キズ、劣化等がある難有り商品

【状態ランク:D】

画像の物が全てになります。
撮影に使うハンガーやプラ台等はお付けしません。
注意事項
【商品に関する注意事項】
■出品商品は二次流通品の為、新品未使用品でも保管状況によりキズや汚れ保管臭がある場合がございます。
新品、中古を問わず臭いに関しては個人差が有りますので、タバコ臭、保管臭に過剰に反応される方は入札をご遠慮願います。
店頭でも併売している為、出品から落札までの間に多少の汚れやキズが付く場合が有ります。
極端な状態悪化の場合は落札者様と協議の上、値引き対応もしくは取引の中止をお願いする場合が有ります。
細かな確認は行っておりませんのでご理解ください。
現物と画像で若干色が異なる場合がありますのでご了承願います。
細かな傷や臭い等が気になる方や神経質な方のご入札はお断りさせて頂きます。
*専門的な質問には、お答え出来ない場合があります。

【保証に関して】
■色味、サイズ違い、その他一切保証をお付け致しませんので予めご了承願います。
全て返品不可

【取引に関して】
■商品を落札致しましたら、取引ナビより取引情報の連絡をお願いいたします。
一般的な48時間以内に連絡が無い場合は落札者様都合により削除させて頂きます。
その際は、落札者様にヤフーシステム上「非常に悪い」の評価が入りますのでご了承願います。
お支払い期限ですが、かんたん決済期限内にお支払い願います。
期限が切れた場合は落札者様都合で削除させて頂きます。
コンビニ決済の場合は落札日から7日以内の入金をお願いします。
*守れない方は入札をご遠慮願います。

■評価が著しく悪い方や、攻撃的なコメントを書かれている方の入札は削除させて頂く場合があります。

こちらの商品は店頭販売も行っていますので、店頭で先に売れてしまった場合は落札者様にお届け出来ない場合があります。
また、出品から落札までの期間中に商品の状態悪化や破損が判明した場合は落札者様に取引ナビよりご連絡致します。
同意を頂いた上で値引き対応もしくは取引の中止を行います。
*取引中止の際は相互評価無しでお願い致します。
ご理解頂いた上で入札願います。

■入札、落札後の取引内容の変更等は受付致しません。必ず振込み方法や発送方法は事前に確認下さい。

即決・値下げ・送料込みの交渉は受付けておりません。

同梱や取り置きは行っておりません。全て単品取引になりますのでご了承願います。

■取引終了後の評価は落札者様が評価を入れて頂いた場合のみ当方からの評価を入れさせて頂きます。
評価は同等評価とさせて頂きます。
商品不良だったから「非常に悪い」など、いきなりの批評はご遠慮願います。
商品到着後のクレームや問い合わせは取引メッセージをご利用願います。

【定休日のご案内】
当方が定休日の場合は発送、連絡、質問にはお時間を頂きます。
定休日、連休期間内は全ての業務を中止致しますが、当方が急を要すると判断した時はその限りではありません。
一部店舗にて不定休の場合がございます。

■至らぬところもございますが 誠意のあるスムーズなお取引を心がけておりますので何卒宜しくお願い致します。
発送詳細
■発送種別と送料は配送方法と送料欄をご覧ください。
*ゆうパック
*レターパック
*定型
*定型外

■発送種別による補償、追跡の有無
*ゆうパック:不着や破損の場合に返金保証が有ります。(お荷物追跡番号:有り)
*レターパック:不着、破損の場合に返金保証は有りません。(お荷物追跡番号:有り)
*定型外郵便:不着、破損の場合に返金保証は有りません。(お荷物追跡番号:無し)
定形外発送は土日、祝日の配達が有りません。また配達日指定や時間指定も出来ませんので十分に納得した上で選択願います。
定型外発送で到着日の確認を頂いても追跡番号が無いため確認は出来ませんが、対応はさせて頂きます。

お荷物のサイズは梱包前測定のため、サイズや重量に誤差が生じる場合がございます。
サイズや重量が変わっても差額を頂く事はしませんし、差額を返金する事も行っておりませんのでご理解願います。


■入金確認後1日~2日以内に発送致します。
入金のタイミングにより3日目の発送になる場合がございます。
支払方法
■Yahoo!かんたん決済
こちらの商品案内は 「■@即売くん5.20■」 で作成されました。

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インフルエンザ対策として購入しました。迅速かつ丁寧に対応して頂き、大変嬉しく思います。ありがとうございました。

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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『【競ナビ】振袖 美品 名品 桜 染め分け 金彩 ピンク 袷 身丈161cm 裄丈66cm M 正絹 【中古】』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、991853-MIZUNO/GX SONIC V ST レディース ハーフスーツ 競泳水着 短距離向け/XS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★残1 新品 FSA Pro Track チェーンリング 47T 厚歯 PCD144 即決 ピスト MASH LEADER KAGERO

∟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MASTERGRIP LED 投光器 作業灯 ワークライト 23W 2000ルーメン 2台セット 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 : ■新品【WOOLRICH/ウールリッチ】極上ダウンコート ARCTIC PARKA 黒 L #1 アークティックパーカ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

【新品未使用】日本仕様 20年モデル PING ピン G425 ハイブリッド ユーティリティ 4番 4U 22度 ヘッド単体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(【京かんざし】t-20★遠田藤舟 島善織物 十日町手染友禅作家 特選訪問着 松竹梅 新品仕立て上がり★即決送料無料!)、「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:人気商品【GALERIE VIE ギャルリーヴィー】ウールダブルフェイス ショートノーカラーコート キャメル カラーレストレンチショートコート1PIU1UGUALE3 RELAX ウノピゥウノウグァーレトレ リラックス ウノピュウ 袖ロゴ リラックス ダウンジャケット アウター GOLF ゴルフ M

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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