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カテゴリ
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状態
  • やや傷や汚れあり

【美品】ルイヴィトン Louis Vuitton モノグラム ミニカルトシエール ショルダーバッグ ポシェット 斜め掛け

商品説明◆商品の詳細◆
・品番:M51254
・ライン:モノグラム
・サイズ:縦16cm 横17cm 厚さ5cm ストラップ調節可能
・仕様:メイン収納×1
・付属品:無し(本体・ストラップのみ)
・シリアル番号:SL1920
・購入店:オークネット

◆商品の状態◆
・表面は目立ったキズ・汚れ等もない美品
・素材の劣化や剥がれ等も無し
・ベタつきも無く、イヤな匂いもございません
・ストラップにシミ・スレ(写真10枚目)、ヌメ革にシミ・ヤケ・ヒビ、内側一部スレ等ございますが、使用には問題ございません◆商品の詳細◆

◆その他◆

◎商品の画像は、全て現物を撮影したものです。

◎状態などはよく画像をご確認いただいた上で入札参加お願いいたします。

◎あくまでも中古品のため、記載の無い型崩れ、小傷、色むら、汚れ、メッキ剥がれ等がある事がございます。中古品の品質にご理解の上、ご入札をご検討ください。

◎商品の説明については、あくまで当方の「主観的な判断」になります事をご了承ください。
送付方法ヤマト運輸、おてがる配送ネコポス、おてがる配送宅急便コンパクト、おてがる配送宅急便
支払方法Yahoo!かんたん決済
その他◆お取引の注意事項◆

◎当店の商品は全て正規品です。
 当方の商品は全て、鑑定済み正規品のみを扱う業者専用オークションから、鑑定スキルを持ったスタッフが厳選して仕入れたものだけを取り扱っています。
(万が一偽物があった場合は全額返金を含め真摯に対応させて頂きますのでご安心下さい。)

◎落札金額は、商品+消費税、別途送料をいただきます。

◎素材感や色合いの表現には個人差があり、撮影状況・PC環境により色合いが異なる場合がありますので、ご了承の上ご入札お願い致します。

◎当方の出品商品は全て中古品です。
 新品同様のものをお求めの方、神経質な方、個人の見解にご理解頂けない方は入札をお控えくださいますようお願いいたします。

◎すり替え防止のため、落札者都合での返品はお受けしておりませんので、十分に写真や記載事項をご確認の上、ご入札ください。

◎商品の間違い、偽物等、商品に瑕疵がある場合は、返品・返金対応させていただきます。
 商品到着確認後、3日以内に取引メッセージにご連絡をしていただき、納品から7日以内に到着するようにご返品ください。
 8日以上経過した場合の不良については、いかなる場合でも使用後の返品はお受けできません。また、付属品を紛失・改変された場合も返品できません。

◎正規品であっても、メンテナンス状況等により、正規店でのサービスが受けられない場合や質店で査定がつかない場合がございます。

◎1円スタートの商品は売り切りを前提として出品しておりますが、希望価格を大幅に下回った場合のみ、取り消しをさせていただく場合がございます。

◎オークションはあくまでも自己責任で行われるものであり、入札をされた場合は記載事項に同意したものとみなします。

◎入札後、落札後の質問はご遠慮ください。

◎領収書の発行は行っておりません、取引履歴や振り込み履歴でご対応ください。

◎同梱は業務が煩雑になるため行っておりません、どうぞご理解ください。

◎評価の低い方、評価が新規の方はご入札前に質問欄よりコメントをお願いいたします。
 ご連絡のないご入札は削除させていただく場合がございます。

◎お客様への対応は、トラブル防止のため原則電話での対応は行いません。何かございましたらメッセージでのご連絡をお願い致します。

※落札後24時間以内にお届け先のご連絡を、また3日以内にご入金いただきますようお願いいたします。事情により入金が遅れる場合には前もってご連絡ください。
 ご連絡なく上記を過ぎた場合は、申し訳ありませんが落札者都合のキャンセルとみなし、次の落札者様にご連絡させていただきますので予めご了承くださいませ。
(落札者様に「非常に悪い」評価が自動的につきます)



この他にも出品しておりますので、こちらからご確認ください↑

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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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『希少 1940s U.S.NAVY N-4 Field Jacket USN WWⅡ 海軍 フィールド ジャケット ブルゾン M-41 ビンテージ 大戦モデル N-1 デッキ 米軍』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、マグプル ミューリィ ロングスリーブTシャツ■オリーブドラブ USサイズM(MULEY COTTON LONG SLEEVE T-SHIRT OLIVE DRAB S )MAG1233-316-M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emmi エミ ドッキングワンピース 膝丈 ノースリーブ Vネック フレア Aライン グレンチェック レディース グレー サイズ0*QB1007 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

ライトオリーヴ スーツ セットアップ タキシード ジャケット ベスト パンツ パーティー 結婚式 衣装 フォーマル 冠婚葬祭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(圧巻シルク混『Ralph Lauren』テーラードジャケット 46R(3L~位) ネイビー 秋冬 ラルフローレン メンズ 管理1235)、「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。

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<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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