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カテゴリ
  • ファッション
  • ブランド別
  • マノロ・ブラニク
メーカー・ブランド
  • MANOLO BLAHNIK
状態
  • やや傷や汚れあり

商品の詳細
ブランド

MANOLO BLAHNIK 

サイズ

【表記】36
【実寸】アウトソール:25cm ワイズ幅:8cm
【日本サイズに関しましては各ブランド公式サイトをご参照下さい】

コンディションランク

AB

ランク 基準
S 未使用品(弊社の検品基準による)
SA極美品…数回使用した程度の未使用品に近い、非常に状態の良い綺麗なUSED品
A美品…使用回数が少なく、全体的に状態の良い綺麗なUSED品
AB良品・比較的良品…多少の使用感はありますが、それ以外に問題のない状態のUSED品
Bスレや汚れ等の使用感はありますが、まだまだ使用可能なUSED品
BCランクBよりも使用感の目立つUSED品
C 難あり・ジャンク品…使用に支障のきたすUSED品
コンディション
(追記事項)

☆裏張り済みです。
※インソールに薄い汚れがございます。(画像参照)
※アウトソールにスレがございます。
※右足かかとサイドに目立たない程度の薄いスレがございます。(画像参照)
※内側かかとにシミがございます。(画像参照)

カラー

カーキ

素材

―(ビジュー装飾×レース)

コメント 気に入って頂けた方は是非この機会に。
発送方法商品の発送につきましては佐川急便の元払いのみになります。
※沖縄、離島地域はゆうパック着払いで発送させて頂きます。

※上記以外(定形外発送・メール便・EXパック等)での発送は出来かねますのでご了承ください。

ご入札される前にストア情報をご覧下さい。その他の出品アイテムも是非ご覧下さい。

お取引について

★弊社はストア出品となりますので、落札金額に消費税が掛ります。
★当方の出品アイテムはすべて本物ですので、ご安心下さい。
★お使いのパソコン環境により多少色合いの異なる場合がございますので、ご了承下さい。
★画像に付属しております付属品(シューキーパー・ハンガー等)に関しては、商品のコンディション欄に記載がない場合は付属致しません。




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5/ 5stars
仕事でこれからの梅雨に備えて購入しました。見た目はとてもかっこよくてスーツに合いそうです。ただ独特のゴムの匂いが足の臭いと混ざって気になりそうなので対策頑張ります。 追伸 用途は違うんでしょうが、この度の西日本豪雨で土砂の片付けにとても役立ちました。手入れも簡単そうです。片付いたら来年の雨季にスーツ着用時に使用します。
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5/ 5stars
雨以外にも通常履きができて まったくレインブーツって分からないくらい可愛いです!
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5/ 5stars
箱にLLLって書いてあるけど靴にはLLって書いてあるしなんか小さい気がする。面倒だから送り返したりはしないけどレビューだけ。普段はレビューすらしないけどこれでサイズ間違ってないならそういう記載をしてほしい。
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5/ 5stars
可愛いです!ただ、インヒールが使いづらいのと、吐いた時に内側上部が肌に当たり痛いです。
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5/ 5stars
思ったよりもしっかりしていて履きごこちがよかった。 匂いも気にならないしおしゃれでかわいくて気に入った! 足のサイズ22.5センチでSでぴったりだった。
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2/ 5stars
普段履いているサイズよりワンサイズ小さめで購入しめした。幅広甲高の自分には、少しつま先が窮屈に感じます。でもお安かったので良い買い物だったと思います。
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5/ 5stars
幼稚園送り迎えに使う季節になったので…急いで購入。 色は、写真より明るめですがシークレットインソールといい デザインといい気に入ってます。 パンツをinして試着しましたが、なかなかボリュームのある膝下でも入りました。 余裕があるとまでは言えませんから… あの試着写真のモデルさんは激ヤセではありませんが、40キロ代でしょうね。 入らない物が多く、ブーツ選びに慎重な方はサイズ確認が必須と感じました。 雨続きですが、子供が風邪引きで外に出てませんので( ゚Д゚) 登園再開して、レインブーツ使用する位雨降るのが楽しみです(笑)
マノロブラニク MANOLO BLAHNIK パンプス ピンヒール ポインテッドトゥ レザー 37 24cm 黒 ブラック /YO6 レディース - by , 2022-10-19
5/ 5stars
子供の幼稚園送迎のため購入しました。 スニーカー23から23.5外反母趾・扁平足気味なので、いつも幅広の靴を選んでいます。 今回はMを注文しましたが、とても履きやすかったです。 手を使わずに履けるレインシューズ最高です!
マノロブラニク MANOLO BLAHNIK 22SS IRCANAMU イルカナ70 ミュール サンダル ピンヒール リボン レザー 37.5 23.5cm 緑 グリーン /KH レデ - by , 2023-01-04
5/ 5stars
雨の日の幼稚園の送り迎えで園庭が泥だらけになるため長靴をさがしていました。 某メーカーの長靴は沢山いるし、違うものが良くてこれにたどり着きました ブーツインしてピッタリで、脱ぐのが大変かもしれないけど、形がよくて気に入りました! 体型は160センチ56キロの妊婦です。
【HM C-2】 中古 Manolo Blahnik/マノロブラニク ハンギシ ツイード パンプス ハイヒール イエロー イタリア製 38 1/2(約25.5cm) - by , 2023-01-18
5/ 5stars
普段のサイズ24cm物によっては24.5cm 購入したサイズ24〜24.5cm 大きかったです。ワンサイズ小さくても良かったと思う。 でも脱げることはないし中敷きを2枚入れて調節して履きます。 レディースのレインシューズを何足か購入しましたが、長時間履くと足が痛くて履けない物ばかりでした。 男女兼用だったらと購入しました。 これは、幅も爪先もゆったりしていて長時間履いても大丈夫でした。
未使用 MANOLO BLAHNIK フラットシューズ ULISSA 35 ヌード/ネイビー '22年商品 - by , 2023-01-11
5/ 5stars
25cm、幅広甲高なので普段はLLを履くことが多いです。 ここのショップで買うのは3回目です。 なので、期待してたんです。。。 全体的にデザインとかも悪くはないのですが、サイズが表示と違うのではないかと疑ってしまうくらい履きづらかったです(笑) レビューにも小さいとあったので、小さくて履けないよりは多少大きいほうがまだましかなと思い、3Lを購入しました。 が、それでも私には小さかったです。 縦幅?はむしろ大きくて、1cmくらい余ってましたが、履き口と甲周りっていうんですかね、縦幅以外は小さかったです。 薄手の靴下でギリギリ、厚手の靴下だと圧迫感があります。 履き口が37.4とありますが、計ってみても35くらいしかなくて、素人寸法なので誤差があるとは思いますが、、何にしても履きづらい(笑) 脱ぐときも手を使わないと脱げないので、苦労します。 ついつい反対側の足で脱ぎたい方の靴を抑えながら脱いでしまうときもあるので、すぐ靴底との接着面がやられてしまいそうです。 まぁ、そこは自分で気を付けないとダメですね。 もう少しムートンぽいバランスだったら最高だったのに(/_;) mサイズのムートンの縦幅だけ26cmにしたっていう感じです。だから、バランスが変です。 わたし的には。写真見た感じもなんかなげーなーとは思ってたんですが(笑) それでも作りはしっかりしてて、安いムートンのような靴底ではないです。 まだ雨の日がないので防水面が分からないのがもどかしいですが、そこがよければ、まぁ買ってよかったと思えるはずです!! 何回か履いたので、汚いですが、写真も参考にしてください!
マノロブラニク MANOLO BLAHNIK パンプス 32 1/2 - ハラコ×レザー アイボリー×ライトブラウン×黒 レディース 豹柄 美品 靴 - by , 2023-01-16
5/ 5stars
右側外反母趾通常靴24.5センチ、 幅狭い靴25センチ、 スニーカー25〜25.5センチ ショップスタッフの試着レビュー見て 通常で良いと書いてありましたが、信じないで25購入。 長さよ横幅もあり楽ですが、歩くと横滑りして安定しないので足を痛めるので、ワンサイズ小さめに交換しました。 また、グレーを購入しましたが年寄りくさく地味なのと大きさが目立つので色も在庫があったので交換してもらいました。 中滑りもなく通常サイズで問題なしです。 ショップスタッフさんのレビューは信じて良いようです(^-^;
マノロブラニク★2020AWドゥロワー 購入美品リストニー34.5♪ダークレッド - by , 2022-12-28
5/ 5stars
ふくらはぎのところが固くて歩いてると擦れて痛いです。 サイズは余裕な感じなんですけどね。。
極美品◆マノロブラニク スエード パンプス ビジュー レディース 40 黒 MANOLO BLAHNIK【AFC44】 - by , 2023-01-14
5/ 5stars
素材がとても柔らかく、とにかく軽いのにおどろきました。普段ニューバランス24cmで靴によっては24.5cmをはいてて、今回24cmを購入。1cmほど余裕があり大きかったので、靴底を敷いてはいたらちょうど良い感じになりました。大きめサイズですね。小さいのはどうしようもないので、厚手の靴下はくこともあるのでサイズ感はよかったと思います。かわいい袋もついていてオシャレです。

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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『3544) VERSACE ヴェルサーチ ボールチェーン ネックレス シルバー 箱付き』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、★ざ*きもの★ 高級 黒留袖 正絹100% 第一礼装 新柄 落款入 加賀調友禅 未仕立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宗sou 光悦垣に鷺・菊模様一つ紋色留袖(比翼付き)【リサイクル】【着】 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 : マノロブラニク スウェード ヒールパンプス ベージュ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

electric エレクトリック UVカット サングラス メンズ レディース メタルフレーム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(ドルチェ&ガッバーナ 幻 ベルト付 スタッズ デニム)、「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:〔楽布特選〕P18138 本場大島紬単衣 bk未使用 マノロブラニク メンズ ブーツ レザー DOLOMITE カーキ MANOLO BLAHNIK

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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