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カテゴリ
  • ファッション
  • メンズバッグ
  • リュックサック、デイパック
状態
  • 未使用


クロコダイルレザー ワニ革 柔らかい 色選択可
商品説明

ID:J109

弊店では、オーダーメイドでオリジナルのハンドバッグ、財布、手帳カバー、靴などの
革製品が作れます。
仕様やサイズ、カラー、皮革はご希望に合わせて作成することもできます。

ご相談大歓迎!!

『皮革の宝石』と呼ばれるほど人気が高いクロコダイルは細かく並んだウロコ模様が、
レザーファンを魅了しています。


高級皮革の代名詞として方々に愛されてきた天然皮革。海外のハイブランドをはじめとした
多くのメーカーが取り扱う人気の革です。




商品は急に売り切れ場合ございますのでご入札の前に必ず質問で在庫をご確認ください。

□サイズ
横      約33cm
縦      約39cm

厚み   約17cm
(商品によって若干のサイズ誤差がある場合がございます。)

□素材
外側:クロコダイル
内側:牛革


※商品の性質上、お客様都合( イメージと違うなど )による返品・交換は承りません。
ご注文の際には商品をよくお確かめの上、十分ご注意下さいますようお願いします。
落札後のご質問はご遠慮ください。

ご不明な点などがある方は、ご遠慮なく入札の前にご質問ください。
送付料金
1点ご購入で、全国一律1000円。
同梱の場合、2点目からは送料500円となります。(財布、ベルト、キーホルダーなどの小物のみ)

北海道・沖縄 送料2400円
送付方法
佐川急便
支払方法
Yahoo!かんたん決済
その他
閲覧するパソコンモニターやデバイスによって、商品の色合いが実物と多少異なる場合があります。

新規の方、評価が悪い方はご入札をご遠慮下さい。

落札後、こちらから落札通知の内容をご確認頂き、必須要項をご記載の上、3日以内ご返信お願いします。5日経ってもご連絡いただけない場合、お取引を「落札者様都合で」キャンセルします。Yahooから自動的に悪評をつきますので、予めご了承ください。

ご理解ご了承の上、慎重なご入札お願いいたします。

入札後、落札後のキャンセル・返品・返金はご対応できません。

発送: ご入金確認後、検品後出品いたしており、ご注文順に発送するとなります。
発送準備期間として6~12営業日いただいております。
お急ぎの方はご遠慮ください。
時間の問題で悪い評価が付けられるのは認めません。ご了承ください。

お支払金額について、落札金額+配送料金

ご不明な点などがある方は、ご遠慮なく入札の前にご相談ください。

この商品説明は オークション落札相場サイト「オークファン」出品テンプレート で作成されています。
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FIRE FIRST アウトドア対応 大型アクティブロールディパック FFTG-300 RD レッド(バッグ リュックサック デイパック ロールアップ) - by , 2023-01-12
4/ 5stars
赤を買いました。すごく可愛いし、収納の面でも大満足です。もっと写真をたくさん載せたら、よさが伝わるのに‼
リュックサック バックパック 大容量 旅行 出張 通勤 通学 レジャー運動 多機能/ベージュ - by , 2022-11-30
5/ 5stars
日常使いのサコッシュバッグ。シボ革、外ポケット付き、シンプルデザインで探して3個目。ようやく「まあ満足」に出会いました。少し不満な点は、少し小さいこと。良い点はシボ革の感触。
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3/ 5stars
この商品はいろいろな入れ物に使えます。 ブラウンの中型のバックのショルダーベルトの金具に、カラビナをつけてペン挿しとして 使いたいと考えました。 実際にいただいてみると上等の革なので、嬉しくなりました。満足です。
アルファ ビジネス リュック メンズビジネス リュック 45015 メンズ 縦型 2way リュック ROTHCO ロスコ 撥水 軽量 肩掛け【送料無料】 - by , 2022-11-16
5/ 5stars
プレゼントに購入しました。 実際に店舗にて手にとって同じ物を見てあったので、その通り商品はとても良い物でした。 軽くてオシャレです。適度な荷物、書類が入りそうです。 内ポケットが少ない、とのレビューもありましたが、無いわけではないので、充分だそうです。
個性的な設計 スクールバッグ リュックサック 通勤通学 レザーバッグ オリジナル手作り 本革 牛革バックパック - by , 2023-01-08
4/ 5stars
バーガンディの色合いが上品で、6000円台とは思えない質感に満足しています。アウトレットなので、元は19000円台とあとから知りました。 600mlペットボトルはギリギリ入りませんでしたが、iPadPro11インチモデルはギリギリ入り要件は満たしてくれました。
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5/ 5stars
とてもよかったです。発送もスムーズでした。
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4/ 5stars
とてもよい商品です。 仕事でもプライベートでも!
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5/ 5stars
ギフト用に購入。記述どおりの発送をしていただき、無事欲しかった日に届きました。ギフト用なので、ラベルなどの対応もきちんとしていただきました。
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4/ 5stars
試しに購入してますが、日々使ってます、 1番大きいスペースは、HERMESのドゴンがピッタリ入りファスナーもちゃんとしまります、サイドのポケットは携帯横9センチ縦14センチの携帯が楽に入ります、手前の小さいスペースには小銭入れとお薬2包とクレカを2枚入れて丁度良いです。 肩から掛けても、管ナビでベルトに掛けてもオッケー、私は太ってるのでショルダーの紐では腰には負けませんが、女性なら腰にも細工無しで巻けるかと思います。 色々落ちもしなく、縫製の糸弱りも2ヶ月経っても大丈夫なつくりで安心です。 色に違いの購入を検討してます。
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5/ 5stars
自転車通勤の夫へ。 スーパーのポリ袋をかぶせて使っていたので、レインカバーを探していました。 見た目もいいし、小さくたためて軽いので、いつも鞄にいれておけます。 お値段も手ごろで、とてもいい買い物でした。
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4/ 5stars
豊かな艶が特徴の皮革だと思いました。コシも柔軟性もあり、バッグなどに使用するにはうってつけの素材かと。発色もとても美しいです。
☆ ブラック/イエロー ☆ Michael Linnell マイケルリンネル Roll Top Backpack ML-035 Michael Linnell マイケルリンネル バックパック - by , 2023-01-16
5/ 5stars
高校で使う為に購入。 とてもしっかりしていて沢山入るし、中がグリーンなのもオシャレで、あまり人とかぶらないので買って大満足です。

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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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引用:CHAMPION 発電機 対応 防災用 ポータブル発電機 非常用電源 ポータブル電源 家庭用 団体用 キャンプ DIY 防災グッズ 建設作業停電対策DUNLOP/XXIO レディス ブルー/MP1100/FLEX L/ロフト角 20/5番/フェアウェイウッド

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『★☆【アブガルシア】 ゼノン 2500SH Abu Garcia ZENON★☆m28202』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、★KID'S STRIDER ストライダー ST-J4 2才~5才程度 オレンジ スポーツモデル キッズバイク バランスバイク ペダル式自転車 ★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◇21-22 AFDICEGEAR LEATHER FINGER GLOVE カラー:TAN WINE Mサイズ コンビ スキー スノーボード

∟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★NIKE★ナイキ★VOLANO★ヴォラーノ★EV0877 206★サングラス 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 : PELLE MORBIDA バックパック ブラック ペッレモルビダ ホイッスル リュック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

ダニエル・ルブール(Daniel Rebour) イラスト原画 LE CYCLE 欠けあり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(ES-107 C-1 【EYEsCLOUD】 アイクラウド 特殊プラスチックサングラス 新品)、「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。

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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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