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カテゴリ
  • ファッション
  • ブランド別
  • TMT
  • 男性用
  • トップス
  • 長袖シャツ
メーカー・ブランド
  • TMT
サイズ
  • メンズ
  • S
状態
  • 目立った傷や汚れなし
TMT
L/SL INDIGO FLANNEL CHECK SHIRT

size:S
肩幅:43.5cm 身幅:49cm 袖丈:60cm 着丈:68cm


――商品説明――

○2015年発売。
販売価格 30,800円


○TMT定番のインディゴチェックを使用した特定店舗限定品です。
暖かみあるフランネル生地にハードウォッシュをかけ、褪色したカラーリングと切りっぱなしのヨークでこなれた表情に。
オリジナルのスナップボタンは特徴的。
王道なブロックパターンはスタイリングのし易さも抜群です。
本シリーズは、着方・洗い方により同じようなエイジングをしないところも魅力。
ライトウェイトですので、幅広いシーズン着用可能です。
色違いのブルーは藤木直人さん着用の人気アイテムです。



◎限定につき生産数も限られており、完売済みの珍しいアイテムかと存じます。
着古したユーズド感ではなく、加工部とそれ以外の生地コンディションに差異が付けられ、コントラスト(グラデーション)を表現しているモデルとなります。
加工されたお品ですが、目立つ色落ち、破れ、染み、ダメージはありません。
襟ぐり、袖口に変色もありません。
二重梱包で発送いたします(ビニール等 & 紙袋 or ダンボール箱)


◎良品。
目立つダメージ無く、コンディションは比較的良好な部類かと存じますが、古着・加工にご理解の無い方、極端に状態を気になさる方は入札をご遠慮ください。




――サイズ等――

size:S
肩幅:43.5cm 身幅:49cm 袖丈:60cm 着丈:68cm

色:グレー
生地:コットン100%
販売価格:30,800円
製造:日本製


※紙袋は付属しません。

※採寸は平置き・実寸です。多少の誤差はご容赦願います。
お手持ち衣類との採寸比較にてご判断ください。主観によるサイズ感、当方の身長体重表記は差し控えさせていただきます。



――発送方法――


■クリックポスト:185円
※追跡番号あります。



※宅配便をご希望の場合はヤマト運輸(発払い)にて発送いたしますので、落札後取引ナビよりご連絡ください。


追跡番号、梱包状況をご連絡します。
・具体的な商品名は伏せて発送いたします。
・送付先など個人情報は速やかに破棄します(取引完了後)
・気泡緩衝材・ビニール等を用い破損防止に努めます


※クリックポストは入金確認後の迅速な配送(1~2日内)を心がけますが、仕事の都合上またはご入金のタイミングによりご希望に沿えない場合もあります。
制限範囲内で破損防止に努めますが、万一の不着・破損時の補償返金はありません。
必ず上記を事前にご了承の上、ご指定願います。




――Attention――

◎商品説明の記載につきまして、私見故に若干の見解相違及び軽微な見落とし、多少の採寸誤差はご容赦いただきたく存じますが、極力一般的・客観的に判断し、状態の悪い物・並程度を美品と表記しない事。瑕疵等状態を偽らない事。お約束いたします
状態・動作等、出品物について何かお気になる点がございましたら、必ず入札前にご質問ください。


◎クレームの類はご遠慮ください。
尚、すり替え・試着目的・往復配送による商品状態変化(出品時点より)防止の観点から返品返金には応じ兼ねます。見解相違同上。
出品に際し瑕疵無きよう、染み・破れ・キズ等のダメージ有無を検品し、商品写真・発送直前写真を保存しております。
発送時、お荷物へのID記載は対応いたしておりませんのでご了承ください。


※入落札者様は全ての商品画像及び掲載文をご理解・ご納得いただいたものとします。


(C)テンプレートデザイン配布 http://www.asd.sakura.ne.jp

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4/ 5stars
長男が次男のために購入しました☆ ブラック地にピンクのロゴを注文♪マーキングもピンクでお願いしました。 お盆中の注文のためか、到着まで2週間かかりましたが、品物自体は満足した様子です(*´ω`*)
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5/ 5stars
頭がデカいせいか なかなかなフィット感です。 口元は柔らかく 息苦しいとかもなかったですね。 防寒に対しては も少し温もりが欲しい感じ。
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4/ 5stars
息子の部活の試合用にインナーとして購入。 着心地がいいといってます。
TMT BIGHOLIDAY チェック ダブル ガーゼシャツ サイズL - by , 2022-11-16
5/ 5stars
若干チクチクして痒みがあります。ユニクロのヒートテックみたいな薄い生地です。 暖かい?と言うよりもヒートテックの時よりも寒くはないですね。 体感は、汗をかけば違いがわかるのかな?くらいです。
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3/ 5stars
高校生の息子が気に入り、今回は2枚追加で注文しました。
新品 FREAK`S STORE フリークスストア ポケット付 ヘビーウェイト チェックシャツ ネルシャツ シャツジャケット 青 38 M アメカジ - by , 2022-11-02
5/ 5stars
セール期間中お安かったので主人用に試し買い。主人曰く、「着圧感に乏しく普通のアンダーウェア」ですって。サイズダウンで購入すればよかったかも! 身長:180cm 体重:85kg XLを購入
初期 完全オリジナル TMT 雪柄 ウエスタン チェックシャツ 緑 Sサイズ - by , 2023-01-06
4/ 5stars
暑い日のスポーツは、汗をかいて腕がベタベタするのが嫌でした。 でも、持ってるアームカバーはファッション用だったり、冬用だったり。 冷感、薄手のものを探していました。 派手なものが多い中、シンプルで安価で助かりました。 サイズがフリーサイズのみというのがちょっぴり残念でしたが、細い腕ではないのが幸いし(笑)ずり落ちることもなく、スポーツでも使えそうです! 腕にした時、なんとなくひんやりするような気がします。
TMT ティーエムティー シャツ ダメージ加工 ウエスタン デニムシャツ L/SL HERITAGE LIGHT DENIM DAMAGE SHIRT インディゴライト M - by , 2022-10-19
5/ 5stars
ほんとうはMCM3425が欲しかったのですが、処分価格でこちらも購入。 良い買い物ができました。
TMT☆16年品 バッファロー チェック シャツ☆サイズM レッド☆ネルシャツ - by , 2023-01-04
4/ 5stars
バレーボール時に着用しています。他メーカーのフィットタイプのゲームパンツを着用していましたが、このアンダーアーマーのショーツは動きやすくて解放感があります。 夏場に最適な素材です。
モデル着用 同型同色 nano universe ナノユニバース ビンテージ加工 チェックシャツ L 赤 ピンク - by , 2023-01-18
5/ 5stars
最近プロ野球選手が着ているのを知り、息子に購入を頼まれ、探していました。 息子は体が大きいのですが、身長等から考えるとXLなのかLなのか迷いましたが親切に説明頂き満足したサイズを購入する事が出来ました。
TMT ティーエムティー シャツ インディゴ チェック ウエスタン ネルシャツ L/SL INDIGO FLANNEL CHECK SHIRT レッド インディゴ 赤 S - by , 2023-01-11
4/ 5stars
ほんとうはMCM3425が欲しかったのですが、処分価格でこちらも購入。 良い買い物ができました。
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5/ 5stars
とにかく安いし、着やすい! つるつる素材が苦手な息子B、これなら良いと満足げ。 また、買ってしまいました。
TMT☆16年品 シャンブレー シャツ☆サイズM インディゴ☆デニム - by , 2022-12-28
4/ 5stars
娘が部活で使うのに購入しました。 好きなブランドなので文句等は無いようです(笑) 洗濯も直ぐ乾くので助かります。
超希少 tmtドット柄シャツ TMT ティエムティ DOT PATTERN SHIRT ドット パターン 長袖シャツ ヴィンテージ 加工 水玉 L アウター 紺 - by , 2023-01-14
5/ 5stars
身長163cm、Mサイズで袖の長さはちょうどです。 ほどよい締め付けで、脱ぎ着も楽、日常生活でも着続けられます。 運動時のパフォーマンスが上がるのかはわからないですが、 (初心者のジョギング時使用)で疲労や筋肉痛を軽減しているような気はします。 ジョギングでは裾がめくり上がったりしませんが、普段着のインナーとして着たとき座ったり腰を曲げたりするとめくれ上がってきます。もっと丈が長いといいと思います。 体にぴったりするので冬のインナーにするとけっこう温かいです。

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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:【秋冬 特別価格】KING-SIZE・2釦ワンタックスーツ・E-7・濃いグレー/ストライプ綿 縞 Vネック チュニック

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『HERMES パンツ(その他) メンズ エルメス 中古 古着』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、エヌハリウッド ドローコード オーバーサイズ 半袖アロハシャツ 191-SH17-004 pieces マルチ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

■強いAI6#935718-ye ブラックバリア 豹ヒョウ柄 スキッパージャガード ボタンダウンドレスシャツ メンズ 日本製(イエロー黄) L バンド ライブ 舞台

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

■教師なし学習訳有り2点セット出品◆EPOCAエポカ◆定価82,950円 ダウンジャケット&Max Maraマックスマーラ ロングアームウォーマー定価30,000円ほど

∟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EPOCA UOMO エポカウォモ ラクーンファー付きのコート ブルゾン ジャケット 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。

サルート 12グループ D65&ソングM RP

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(試着のみ)TMT パーカー パイル Sサイズ アメカジ サーフ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。

URL : 【新品未使用】NIKE ナイキ 上下セット テックフリース上下セット ビックスウッシュ セットアップ パーカー スウェットパンツ Lサイズ正規美 Roen ロエン ダブルライダースPコート ジャケット 最小38 XS hyde着 同型同色 スカルメタルゴールドボタン ナポレオンJK 男女兼用

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。

URL : 限定生産品 フォレスト 修羅 61L-TZ

■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

即決 パルコ Pa2006 黒 24.5 牛革製 日本製 幅広 Parco 婦人 レディース 牛革 本革 お葬式冠婚葬祭 礼装 フォーマル ローヒール パンプス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(05 美 USA製 GREGORY  グレゴリー ダッフル ショルダ- バッグ 花柄 タぺストリー フラワー)、「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。

BRIDGESTONE ブリヂストン TOURSTAGE ツアーステージ ViQ(2012) CL ドライバー 女性右利き用 ゴルフ


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:□X/370☆フルノ FURUNO☆魚群探知機 魚探☆FCV-667☆ジャンク新品(試着のみ)TMT 青 ウールチェックシャツ Sサイズ アメカジ サーフ

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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