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売れ筋介護用品も! 家具 インテリア 雑貨 ガラス扉 オレンジ 昭和レトロ キャビネット 木製 収納 完成品 幅40 アンティーク 棚 レトロポップ 白 おしゃれ キャビネット、サイドボード
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17,600円 32,000円
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昭和の元気でPOPな感じをイメージして
生み出された家具なのでその当時を知らない方にも
不思議と懐かしさを感じられるのではないでしょうか。


≪サイズ≫
 400mm × 高さ 295mm × 奥行 800mm
   
≪材質≫
  ポリエステル化粧板
 

自社工場で 1本1本職人の手造り家具のため在庫切れ等により
仕上がりまでお待ちいただく場合があります。
その場合、メールにてご連絡をさせていただきます。

沖縄県·離島及び一部地域は 実費のご請求となります事をご了承ください。


·元気の良い発色の素材であること。
·有害物質を含まない安全素材であること。
この二つを最低条件に探しに探して、出会った素材が“ポリエステル化粧板”です。

『生産物における損害賠償補償』の生産品補償の保険に加入済

子供の頃の記憶をたどり、企画·制作と作業を続けて参りました。
試行錯誤を繰り返し、やっと形になって こうして販売できることに感謝です。









































































●商品詳細昭和の元気でPOPな感じをイメージして
生み出された家具なのでその当時を知らない方にも
不思議と懐かしさを感じられるのではないでしょうか。

≪サイズ≫
 400mm × 高さ 295mm × 奥行 800mm

   ≪材質≫
  ポリエステル化粧板 

自社工場で 1本1本職人の手造り家具のため在庫切れ等により
仕上がりまでお待ちいただく場合があります。
その場合、メールにてご連絡をさせていただきます。

沖縄県·離島及び一部地域は 実費のご請求となります事をご了承ください。

·元気の良い発色の素材であること。
·有害物質を含まない安全素材であること。
この二つを最低条件に探しに探して、出会った素材が“ポリエステル化粧板”です。

『生産物における損害賠償補償』の生産品補償の保険に加入済

子供の頃の記憶をたどり、企画·制作と作業を続けて参りました。
試行錯誤を繰り返し、やっと形になって こうして販売できることに感謝です





●カラフルな個性と取っ手の個性

色彩豊かな個性派5色
どの色も こだわった取っ手が映えます。
昭和レトロ 40キャビネット 全5色





●同じ材質で同じサイズ 色の持つ個性が見られます

懐かしくて新しい 家具工房Peekの昭和レトロ 40キャビネット

本体 ポリエステル化粧板
オレンジ きみどり 黄緑 あお 青 ピンク みずいろ 水色

横幅 400ミリメートル
奥行 295ミリメートル
高さ 800ミリメートル





●キャビネットとリビングチェストの融合

40キャビネットと33リビングチェストの奥行と高さが同じサイズなので
並べても使い勝手がよさそうです。

オレンジ色ばかり完成した日
家具工房Peek 工房正面で記念撮影





●色違いでお揃い、仲良しを感じませんか

兄弟で、姉妹で、親子で、夫婦で、
お部屋ごとに色を変えて置いても楽しいですね





●常に動かす家具ではないので、床への配慮

底、裏、真下 設置したとき 床に接する部分です。
直接、床に触れるのを防ぎ 床と家具お互いを守るため
保護シートの 三角 を貼ってあります。





●中身もこだわっています

引き出しには、シナ材を使用。
防汚剤を塗ってあります。

引き出しの木材は流通の関係により急に変更になる場合がございます。





●ポリ板とも呼ばれるもの

本体の材質は ポリエステル化粧板です。
ポリエステル化粧板とは
化粧紙と合板を張り合わせた上に ポリエステル樹脂を塗り
さらにその上からフィルムでギュッと成形して仕上がった板のことです。





●こだわりの取っ手

カラフルな色にも負けず存在感を放つ取っ手。
この引手によって、全体の印象が変わるので慎重に選んだ逸品です。





●申し訳ございませんが そのときは お願いします

工房でひとつひとつ職人の手作り家具です。
在庫切れ等により仕上がりまでお待ちいただく場合があります。
その場合 メールにてご連絡しますので ご了承くださいますようお願い申し上げます。





●思った以上に違って見えます

商品は、モニターによって色合いが異なって見える場合があります。
またデザインや仕様は予告なく変更になる場合がございますので予めご了承ください。





●生産工房なので 製作に関してご相談ください

色も形もイロイロご相談ください
昭和レトロシリーズの製品は、基本的に5色対応となっております。
しかし写真撮影が間に合っておらず、お色違いのご紹介ができておりません。

色違いを在庫している場合もありますし、無くても製作は可能ですので、
写真の掲載がなくても この形で、この色 と、
気になるアイテムがございましたら お気軽に
お問い合わせいただきますようお願いいたします。





●有害物質は使いません

昭和レトロシリーズを目にしたとき、印象的なのは元気のいい発色です。
レトロのイメージを壊さず、有害物質を使わない素材であること、
それでいて 今 の要素も忘れない
そんな私たちの想いを詰めたアイテムです。





●お買い上げいただいたオーナー様たちの優しにです

オーナー様 ご提供ありがとうございます

お客様に可愛く飾っていただいて嬉しい限りです。

お客様大切にされているグッズを飾ってもらえる事はとても嬉しいのです。

あおですが あおぞらのあおではなく ネイビーに近い深いあおなのです。

お客様の大切な可愛い子たちを飾っていただけてとても嬉しいです。

キッチンに置いているとのことですが
 使い勝手が良く大切にお使いいただいているのがわかりとても嬉しいです





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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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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『月モチーフ 星モチーフ エメラルド プラチナ ブレスレット』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、★【逸品堂】★ 藤井 浩佑 藤井 浩祐 唐金 国会議事堂 供箱 オブジェ 蓋物 ジャパニーズヴィーナス 昭和レトロ 珍品 美品 飾り物 リレー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patagonia◆トレントシェルパンツ/ボトム/L/ナイロン/ブラック

∟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新品 OMRON D4NL-4AFA-BS 小形電磁ロック セーフティドアスイッチ 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 : 幅90cm扉タイプ わかりやすい壁面収納FACILEシリーズ リビングシェルフ ラック 収納 本州と四国は開梱設置料込み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。

URL : 【直送品】 サカエ 保管システム/ニューピットイン用オプションスライド棚セット PNH-12SDRW (671190)

■金融

タ荷Z0371◆①H221cm×W184,5cm◆アンティーク◆2段重ねの大きな古い木製キャビネット◆飾り棚陳列棚食器棚カフェバーレトロパブX(ヤG)松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(Smartwool スマートウール メンズ 男性用 ファッション アクティブシャツ Merino Sport 120 Tank - Rhythmic Red)、「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:◆「冴えない彼女の育てかたFes. Fine」イベントビジュアルB2タぺストリー ◆ ウェディング ◆ 新品未開封品 ◆【ポイント15倍】【直送品】 山金工業 ハンガーシステム PK-406CN 【法人向け、個人宅配送不可】 【大型】

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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