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直送商品 ネックレス ペンダント エメラルド プレート 大サイズ k10ホワイトゴールド 5月の誕生石 エメラルド
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14,946円 24,910円
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カテゴリ
  • アクセサリー、時計
  • レディースアクセサリー
  • ネックレス、ペンダント
  • カラーストーン
  • エメラルド
状態
  • 未使用
★ご入金確認後製造いたします。ご入金確認後から納期を約2週間程頂いております。★


ペンダントネックレス

拘って作っています。

バータイプの細長タイプのペンダントです。

縦の長さが約26mmです。

着けてみると華奢なチェーンや繊細なデザインがとても上品

重ね付けにもぴったりだから、大活躍間違いなしですね(^_^)

上品な地金の付け心地が優しい色合いのカラーに溶け込むような瑞々しさ

心に残るジュエリーを
その存在を活かす使い方

工房で作られた品を直送いたしますので、

問屋を経由せず余計なマージンが発生しないために

低価格を実現させております。

大量生産ではないので品質が良い商品を

お客様にお届けできます。

ギフト発送も承っており、御注文時に選択できます。

プリンセスの様に華やぐ宝石。

カラーストーンはお守りとしても応えてくれる、そんなジュエリーです。

さりげなく胸元にキラリ

しっとりと肌になじむチェーンは、首もとを華やかに彩ってくれます

持ち主のパワーを正の方向に導いてくれる宝石、カラーストーン。




 商品詳細仕様
 商品コード pc-0044k10wg-eme
 地金素材 k10ホワイトゴールド (品質を保証する刻印が入っています)
 チェーン カットボールチェーン k10ホワイトゴールド 長さ40cm 0.8mm幅
 使用宝石 エメラルド12ピース
 サイズ 縦 約26mm ~ 横 約1.6mm

3種類の金種からお選び頂けます。
金種のグレードアップ k18金は  プラチナは

★他の宝石の商品もお選び頂けます★


有料リングサイズ表


●ご注文やお届けについて●
◆納期はどのくらいかかりますか?
◆到着日、到着時間の指定は可能ですか?
◆ギフト用のラッピングはできますか?
◆納品書(明細書)は付きますか?
◆サプライズプレゼントなので中身を分からないように出来ますか?
◆同居しているので荷物が来たことを知られたくないのですが?
●リングサイズついて●
◆自分の指のサイズが分かりません。
◆商品ページに載っているサイズ以外はできませんか?
◆購入したリングのサイズが合わないのですが直してもらえますか?
●商品·返品交換について●
◆安いけど本物ですか?中古ですか?
◆注文のキャンセルはできますか?
◆返品または交換はできますか?
●アフターサービスについて●
◆修理はしてもらえますか?
◆ピアスを片方無くしてしまったのですが片耳だけ買えますか?
◆石が欠けて(取れて)しまったのですが直りますか?
◆チェーン(ワイヤー)が切れてしまったのですが?

◆保証内容について
●金種による色の違い●
◆k10とk18イエローゴールドの色の違い

●ご注文やお届けについて●

◆納期はどのくらいかかりますか?
1つ1つ丁寧に手作りでお造りするため、商品別に1~4週間程の納期を頂いております。
※全ての商品ページ内に商品の納期が記載されています。

◆到着日、到着時間の指定は可能ですか?
ご注文時に指定できます。
配達日は製作期間がありますので、商品別の納期以降の日数をあけて頂きます。
ヤマト便を使っていますので土日の配達も可能です。

コメント欄、メール等でその旨をご記入ください。

◆ギフト用のラッピングはできますか?
無料で承っております。
ご注文時に「ギフト包装」にチェックを入れてご注文ください。

※ヤフオクの場合
ラッピング希望の場合は、コメント欄、メール等でその旨をご記入ください。

◆納品書(明細書)は付きますか?
ご注文時に納品書(明細書)を申請するチェックボックスがありますので、
納品書(明細書)にチェックを入れてご注文ください。

※ヤフオクの場合
納品書は基本的に送付しますが、ラッピングをご希望の場合は納品書に金額が記載されているので入れておりません。
ラッピング希望で納品書希望の場合は、コメント欄、メール等でその旨をご記入ください。

◆サプライズプレゼントなので中身を分からないように出来ますか?
送り状の品目名を「カー用品」「文房具」「DVD」等に変更してお送りいたします。
コメント欄、メール等でその旨をご記入ください。

◆同居しているので荷物が来たことを知られたくないのですが?
ヤマト運輸のセンター留めをご利用ください。
お客様のご自宅ではなく最寄りのヤマト営業所に留めて置くことが出来ます。
最寄りの営業所が分からない場合は、お届け先付近の営業所を当ショップで探させていただきます。
こちらが発行したお問い合せ番号と引き替えに商品を受け取ることが出来ます。

●リングサイズについて●

◆自分の指のサイズが分からないのですが?
ネットショップで指輪を購入する場合リングサイズを測るリングゲージがあると大変便利です。
ゲージが無い場合でも測る事は可能です。

こちらから簡単なリングサイズの測り方を閲覧できます。

◆商品ページに載っているサイズ以外はできませんか?
納期と追加金額がかかる場合がございますが、工房なのでどのリングサイズでも対応可能です。商品の形状により、リングサイズに限度がある場合がございますのでお問い合わせください。
石の変更や地金の変更も出来ます。(例:k10ホワイトゴールドリング→k18ピンクゴールドリング)

◆購入したリングのサイズが合わないのですが直してもらえますか?
サイズ直し希望のご連絡の上、商品をお送りください。
商品到着後のサイズ直しは有料で承っております。
往復の送料はお客様負担となります。
※k10ピンクゴールド、k18ピンクゴールドは3号以上の直しは出来かねる場合が御座います。ご了承ください。

●商品·返品交換について●

◆安いけど本物ですか?中古ですか?
本物で新品です。石も全て天然物を使用しております。
工房直営だからできる販売価格です。
問屋、販売店等の業者が間に入らないので余計なマージンが発生しないのが安さの秘密です。

◆注文のキャンセルはできますか?
製作初期段階ですとキャンセル可能です。オーダーメイドの為です。
ご注文後2営業日以内にご連絡下さい。以降はキャンセル不可になります、ご了承くださいませ。

◆返品または交換はできますか?
お客様のご都合による返品はお受けいたしておりません。
商品不良、当社の品違い、破損等ありましたら新しい商品に交換の対応をさせていただきます。
送料は当社で負担いたしますので後日返金いたします。
例として、「商品が気に入らなかった」、「ご注文時に指定したリングサイズを間違えた」等

●アフターサービスについて●

◆修理はしてもらえますか?
当ショップでお買い求め頂いた商品であれば修理を受け付けています。
送料はお客様負担となります。

◆ピアスを片方無くしてしまったのですが片耳だけ買えますか?
商品によっては片耳だけの販売もしております。お気軽にお問い合せくださいませ。

◆石が欠けて(取れて)しまったのですが直りますか?
可能です。取れてしまった石と一緒にお送りください。無料でお直し致します。送料は別途かかります。
無くしてしまった、もしくは欠けてしまった場合は有料になります。

◆チェーン(ワイヤー)が切れてしまったのですが?
有料で修理いたします。修理で治らない状態の物の場合は再度有料でお作りいたします。
往復の送料は別途かかります。
チェーン(ワイヤー)は簡単に切れることはありませんが、首つりの事故を防ぐために切れやすく作られています。
激しい運動等で切れてしまう場合がありますのでご注意ください。


◆保証内容について
初期不良の場合(配送中による石取れ、チェーン切れ等)の場合は、送料無料、交換料無料で対応させて頂きます。
お手元に届いてから2週間以内での対応になります。
人為的に壊された場合は対象外になります。発送時に写真を撮っております。
取れた石が無くなっていた場合は石代のみ頂きます。取れた石がある場合は無料です。

2週間以降の修理には往復の送料は別途かかります。
1年以内の修理は内容により、無料で行える場合があります。
1年以上後の修理は全て有料になります。

●金種による色の違いについて●

◆k10とk18イエローゴールドの色
k10イエローゴールドは、うっすらと黄色がわかる程度の色味になります。
薄いですが、金の質感が高級感を表します。


お問い合せ
電話番号:055-288-1859
◆GWのご案内◆5/3~5/5までゴールデンウィーク休暇をいただきます。
メールの返信は営業日になります。
納期が5/3~5/5に重なる場合はが通常より納期が3日間追加されてしまいますのでご了承ください。

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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:OSG 3刃油穴付き超硬ドリル ADO-TRS-5D15.2【鬼集品】「南太平洋の若大将」 B4チラシ 未使用/「青春の門」 B5チラシ 未使用 美品

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『THE NORTH FACE ノースフェイス スウェット W'S ESSENTIAL SWEATSHIRTS プルオーバー トレーナー クロップ丈 長袖 レディース ウィメンズ 女性用 NM5MN30A/B/C』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、時代薩摩の錫茶托 鼓型 皇山堂製 0310M10r※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AI【タグ付き】J.PRESS ジェイプレス PEPPIN MERINO テーラードジャケット 3Bジャケット 金ボタン BZOVIM0901 ネイビー 42 店舗受取可

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

■教師なし学習即決 アメリカン・ギャングスター スチールブック Blu-ray 日本語音声・字幕

∟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カーペットMF-8807 ミール ネオFB 切りっぱなし マット 横100×縦100cm 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。

オデッセイ パター ホワイト アイス #1 33?

■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。

13.3" Replacement LED Screen for ASUS C300 Chromebook並行輸入品

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。

HYKE◆ロングカーディガン/カーディガン(厚手)/2/ウール/マルチカラー/総柄/152-11053

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 : エメラルド ペンダント ネックレス オープンハート 5月誕生石 k10ホワイトゴールド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 : LOUIS VUITTON◆トゥルーヴィル_モノグラム_BRW/PVC/BRW(ブラウン)/M42228(まとめ) スリーエムジャパン Post-it強粘着 SSP-3301TYN 縦74×横69mm ビビットイエロー 大容量エコノパック 〔×5セット〕〔沖縄離島発送不可〕

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 : 1台のみ ハスクバーナ チェーンソー 550XP フレーム割れあり エンジン始動確認 プロ用 現状渡し 中古品

■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 : エメラルド ジュエリー ペンダント プレート k10ホワイトゴールド 5月の誕生石 7ピース

■金融

k10イエローゴールド 指輪 デザイン クロス 5ストーン 12月の誕生石 タンザナイト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(1017 ALYX 9SM(ALYX)◆アクリス×アルファ/ダメージ有/フライトジャケット/M/ナイロン/BLK/ブラック)、「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:OLYMPUS デジタル一眼レフカメラ E-410 ダブルズームキット(中古品)チェーン ペンダント クロス ヘッド エメラルド 18金ホワイトゴールド

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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