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カテゴリ
  • ファッション
  • メンズシューズ
  • スニーカー
  • ナイキ
  • 30.0cm以上
メーカー・ブランド
  • NIKE
製品情報
  • スペック・価格相場を見る
サイズ
  • メンズ
  • 31.0cm〜
状態
  • 未使用に近い
年末年始のご案内

12月30日~1月4日までお休みとなります。

1月5日より順次対応、発送業務を再開致しますのでご了承ください。


【商品詳細】

NIKE DRAGON AIR FORCE '07 スニーカー UK12 31cm メンズ DD3223-100 エアフォース1 ピースマイナスワン パラノイズ

表記サイズ:UK12 (日本サイズ31cm) 

付属品:箱、替え紐、シューホールアクセサリー、タグ

こちらの出品されている全ての商品は真贋および鑑定済みですのでご安心ください。
商品によっては全てのダメージを抜粋して掲載する事が難しいため、
掲載された情報以外に破損や汚れ欠品等の見落としがある場合がございますので予めご了承ください。
またこちらの商品の落札後のご返品・交換などは行っておりません。

【状態】

全体的に目立つ傷や汚れ無く美品です。

その他状態等、画像でご判断ください。

商品状態ランク:SA

 N:新品未使用(展示品、タグ無し含む)
 S:新品同様もしくは数回使用程度
 A:綺麗な状態の中古品
 B:通常の中古品(使用感はそれなりにある)
 C:使用感があるが、まだ使える中古品。
 D:かなり状態の悪い中古品。
 J:破損、ダメージなど訳有りの返品不可となる中古品。

なお、お使いのパソコンのモニターにより実物のお色と異なる場合がございますが、ご了承ください。
オークションによるネット販売ですので返品返金は行っておりませんのでご了承ください。

こちらの商品は同梱包可能です。

※直接購入のご希望の方は、即決価格にて店頭販売が可能ですので是非ともご来店お待ちしております。

ご質問等ありましたら、お答えできる範囲で対応いたしますのでお気軽にお問い合わせください。

ブランドリサイクルショップ&質屋の質セブン!
福井県福井市高木中央2-4008
ホームページ:https://shichi-seven.jp/

【発送方法】

福井県より発送を予定しております。

送料は元払い落札者様負担にてお願いします。
※梱包はプチプチによる簡易梱包or再生ダンボールを利用しての配送が基本となります。

送料料金表

1030円 福井
1100円 関東 近畿 東海 信越 北陸
1200円 中国 四国 東北
1310円 九州
1650円 北海道
1730円 沖縄(ゆうパックのみ)

※沖縄、僻地、離島はゆうパックでの発送になります。

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信越  新潟 長野 
北陸  福井 石川 富山
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四国  香川 徳島 愛媛 高知
九州  福岡 佐賀 大分 熊本 長崎 宮崎 鹿児島

※配送業者による輸送中の不慮の事故、振動による機械の不良などの保障は当方では行っておりません。
※沖縄と離島にお届けの場合は基本的に着払いとさせて頂きます。170cm以上は配達不可能です。
※同梱などによりサイズアップする場合はお問い合わせくださいませ。
※発送前の梱包時にサイズ変更される場合(小さくなる)がございますが、差額のご返金はできませんのでご了承ください。
※配送業者は選べませんのでご了承ください。(佐川、ゆうパック)

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福井県福井市のブランドリサイクルショップ&質屋!質セブン

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定休日:水曜日、土日祝日のみネット業務休み
営業時間:10-18時
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4/ 5stars
効果については未だ半信半疑ですが、期待を込めて使い続けてみようと思う
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5/ 5stars
着け心地は問題ないです。 期待して毎日使っていきたいです。
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4/ 5stars
外れたのでもう一個購入! でもつけ心地がよい!
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5/ 5stars
頼んで…次の日にとどきました。装着時も違和感がなくつけれて満足です。今後の効果がたのしみです。
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3/ 5stars
以前はクマッキーを利用してましたが、壊れたためこちらにしてみました。付け方も簡単でしっかり固定できます。 大満足です。
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5/ 5stars
まだ届いていませんが、レビューを見て注文しました。 楽しみです。
新品未使用箱ナシNIKE AIR MAX 90 QS - by , 2023-01-06
4/ 5stars
今回で二回目の購入です。24時間つけっぱなしですが、よく長持ちします。以前はコラントッテ製も使用してましたが、やっぱりピップがいいです。ネ−ムバリュ−は落ちるけど結構効果あると思います。
NIKE JORDAN ZION 1 PF 30cm US12 黒白赤 新品未使用? NBA ザイオン ウィリアムソン ペリカンズ Williamson New Orleans Pelicans - by , 2022-10-19
5/ 5stars
この類いの物は初めての購入となるため比較は出来ませんが高レビューだったので、購入に踏み切りました。 初日の感想としては思った以上に磁石が弱く感じ輪のサイズも小さい気がしました。しかし、着けてて違和感ゼロです。これなら一日中着けてても何も問題ありません。 今後の効果が楽しみです。
NIKE AIR JORDAN 11 RETRO LOW 31cm US13 黒黄 極美品 NBA ゴールデンステイト ウォリアーズ Stephen Curry Golden State Warriors - by , 2023-01-04
4/ 5stars
昼間の装着が心配で、今回ナイトタイプを購入しましたが、外れることもなく おまけに着脱も簡単で、違和感もないです。今度は、一日中装着できるプレミアムを購入しようと思っています。
NIKE AIR JORDAN5 RETRO ”INTERNATIONAL FLIGHT” ナイキ エアジョーダン5 レトロ スニーカー 136027-148 SIZE:30.0cm ▼SH5960 - by , 2023-01-18
5/ 5stars
早速、装着してみました。 やはり複数装着時には、アーマーボーンがあると楽ですね。 ただ、S極、N極が分からないので、最初は多少戸惑いました。 それと、他の方も指摘されていますが、膨張時には磁石が離れて取れてしまうので、行方不明になりそうです。 改善策は自分にも思い付かないので仕方ないとは思いますが、、、 まぁ、外出時に膨張する事は滅多にないとは思いますが、、、(笑) とりあえず効果を期待して、使ってみます。
NIKE AIR JORDAN 2010 30cm US12 白黒赤 極美品(訳あり) NBA マイケル シカゴ ブルズ エア ジョーダン Chicago Bulls - by , 2023-01-11
4/ 5stars
こういった商品を購入するのは初めてでしたが、思い切って購入してみて良かったと思います。まだ一晩着けただけですが、装着感はほとんど無く、外れにくいので快適でした。あとは結果が伴ってくれれば良いと思います。
NIKE AIR JORDAN 1通称crimson tint - by , 2023-01-16
5/ 5stars
初購入です。 期待して商品を待ちたいと思います。
NIKE AIR JORDAN 12 RETRO Hi 31cm US13 紺白 美品 NBA マイケル シカゴ ブルズ エア ジョーダン 12 Chicago Bulls - by , 2022-12-28
4/ 5stars
早速つけてみました!これからが楽しみです!

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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『キッズM■新品モンクレール/BERRETTOロゴワッペン付きFOXファー付きニットキャップ/ニット帽/ボンボンニットキャップMONCLER/ビーニー/KIDS』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、国内タグ付 新品 NIKE AIR FORCE 1 LOW RETRO SP WHEAT DC7504-700 エアフォース ウィート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未使用 最上醤油 櫻井醤油醸造元 昭和 戦前 印半纏 手差し もめん INDIGO BLUE 藍染 ジャパンヴィンテージ JAPAN VINTAGE 30s40s 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 : ラスト1足 デッド★2002年製NIKE TENNIS CLASSIC FIRENZE イタリアンレザー【US13】31cm★フォレストヒルズ ブレザー ビンテージ FRAGMENThttps://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。

URL : テッドマン/ロンT/ネイビー/L/tdls-326/エフ商会/カミナリモータースAir Jordan x Travis Scott Brand M J TS Short Orewood/Black ペイズリー ハーフパンツ トラヴィススコット ジョーダン

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

ブート プーマ 刺繍ロゴ スウェット オーバーサイズ 古着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(黄金糸 訪問着 袷 正絹 ベージュ暈し 辻が花 Mサイズ ki26408 着物 シルク オールシーズン 入学式 卒業式 結婚式 送料無料 未使用品)、「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。


LeapMindのHPはこちらから↓

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