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Description
【3%OFF：夏先取りキャンペーン】送料無料 画材・絵の具セット (水彩 5ml・12ml) 撥水・軽量タイプ (背面メッシュタイプ) くすみ無地 くすみアッシュブルー> 1. 12 (5ml12ml) 12 (12ml) 12 (5ml12ml) 12 (12ml) 2. 15 3. E() 4OK 4. 5. 6() 6. 14() 7. 4 1. 2. 3. 12OK 4. 5.COLORFUL CANDY QUALITY COLORFUL CANDY QUALITY cm 143312. 5169250 100% :100% :()1215 E() ()
1.サクラクレパス マット水彩 12色 (5ml・12ml)／ぺんてる 水彩 ポリチューブ入り 12色 (12ml)
■サクラクレパス マット水彩 12色 (5ml・12ml)
子どもにも開けやすい大きなキャップ。破れにくく丈夫な樹脂チューブで絞り出しやすい。鮮やかな発色で、変色・中身が固まるのを防ぎます。
■ぺんてる 水彩 ポリチューブ入り 12色 (12ml)
キャップは片手でも開け閉めできるワンタッチキャップです。量の加減がしやすい細口＋ソフトチューブ。キャップ、チューブに再生材を使用。絵の具は色の伸び、発色がよく混色も自由。カラーがひと目でわかるパッケージデザインです。
2.パレット 15色用
ゴム系樹脂。絵の具をはじきにくい特殊加工済み。ツボは大きく深いので、隣の色が混ざりにくい。
3.角型筆洗 E(大型)
4層タイプのなので、洗い・すすぎの使い分けOK。センターの取っ手はスライド式で、持ち運びに便利。筆置き、水切り、雑巾掛けが付いていて機能的です。
4.筆拭きぞうきん
雑巾もセットになって、届いてすぐ使えます。
5.画筆ネオセブロン丸型 6号(細)
6.画筆ネオセブロン丸型 14号(太)
特殊形状の繊維で、水・絵の具の含みが優れており穂先のまとまりが良いので表現の幅が広がります。持ち軸は、転がりにくく持ちやすい三角グリップ。
7.筆筒
筆の穂先を守りながら、きちんと収納できます。穴が4か所開いて通気性抜群、転がりにくい四角い形。
■サクラクレパス マット水彩 12色 (5ml・12ml)
子どもにも開けやすい大きなキャップ。破れにくく丈夫な樹脂チューブで絞り出しやすい。鮮やかな発色で、変色・中身が固まるのを防ぎます。
■ぺんてる 水彩 ポリチューブ入り 12色 (12ml)
キャップは片手でも開け閉めできるワンタッチキャップです。量の加減がしやすい細口＋ソフトチューブ。キャップ、チューブに再生材を使用。絵の具は色の伸び、発色がよく混色も自由。カラーがひと目でわかるパッケージデザインです。
2.パレット 15色用
ゴム系樹脂。絵の具をはじきにくい特殊加工済み。ツボは大きく深いので、隣の色が混ざりにくい。
3.角型筆洗 E(大型)
4層タイプのなので、洗い・すすぎの使い分けOK。センターの取っ手はスライド式で、持ち運びに便利。筆置き、水切り、雑巾掛けが付いていて機能的です。
4.筆拭きぞうきん
雑巾もセットになって、届いてすぐ使えます。
5.画筆ネオセブロン丸型 6号(細)
6.画筆ネオセブロン丸型 14号(太)
特殊形状の繊維で、水・絵の具の含みが優れており穂先のまとまりが良いので表現の幅が広がります。持ち軸は、転がりにくく持ちやすい三角グリップ。
7.筆筒
筆の穂先を守りながら、きちんと収納できます。穴が4か所開いて通気性抜群、転がりにくい四角い形。
1.軽量・丈夫・速乾性。トップクオリティの新素材で快適さを追及！
快適さを追求した新素材は、突然の雨などに濡れてもすぐ乾き、軽量で耐久性もバツグン。今後もおしゃれ＆可愛い柄で登場予定です。
2.水を弾く素材だから、汚れに強くお手入れ簡単
水や液体が表面に弾いて滑り落ちるはっ水機能。汚れてもサッと拭くだけお手入れ簡単です。
3.美術・図画工作・お絵かき教室にピッタリの機能性バッグと絵の具セット
水彩絵の具12色セットやパレット、筆、筆洗いなど美術の授業や図画工作に欠かせない道具がすべてそろっています。バッグは左右に大きく開く両開きファスナー仕様。ゆったりサイズ設計なので中身も出し入れしやすいです。プライバシーに配慮し、ネームタグはブランドタグの裏側に付いています。さらに長さ調節が可能なショルダーベルト付きなので肩掛けもOK。
4.通気性の良いメッシュ生地を使用
背面上部はメッシュ生地なので通気性も抜群。中に残りがちな水分を逃しカビを予防します。
5.キレイなまま長期にわたって使える品質と、安全性。COLORFUL CANDY QUALITY
国際的なテスト機関で堅牢性・安全性確認済みの素材のみを使用。仕入れから製造・販売まで、リスクを入り込ませない一貫体制。キレイなまま長期にわたって使える品質と、安全性。それがCOLORFUL CANDY QUALITY。
快適さを追求した新素材は、突然の雨などに濡れてもすぐ乾き、軽量で耐久性もバツグン。今後もおしゃれ＆可愛い柄で登場予定です。
2.水を弾く素材だから、汚れに強くお手入れ簡単
水や液体が表面に弾いて滑り落ちるはっ水機能。汚れてもサッと拭くだけお手入れ簡単です。
3.美術・図画工作・お絵かき教室にピッタリの機能性バッグと絵の具セット
水彩絵の具12色セットやパレット、筆、筆洗いなど美術の授業や図画工作に欠かせない道具がすべてそろっています。バッグは左右に大きく開く両開きファスナー仕様。ゆったりサイズ設計なので中身も出し入れしやすいです。プライバシーに配慮し、ネームタグはブランドタグの裏側に付いています。さらに長さ調節が可能なショルダーベルト付きなので肩掛けもOK。
4.通気性の良いメッシュ生地を使用
背面上部はメッシュ生地なので通気性も抜群。中に残りがちな水分を逃しカビを予防します。
5.キレイなまま長期にわたって使える品質と、安全性。COLORFUL CANDY QUALITY
国際的なテスト機関で堅牢性・安全性確認済みの素材のみを使用。仕入れから製造・販売まで、リスクを入り込ませない一貫体制。キレイなまま長期にわたって使える品質と、安全性。それがCOLORFUL CANDY QUALITY。
サイズ（単位：cm）
タテ：約14／ヨコ：約33／マチ：約12.5／持ち手高さ：約16／ショルダーベルト：最長約92～最短約50
※商品によってサイズに多少の誤差がございます。予めご了承ください。
素材：ポリエステル100% 裏地:ナイロン100%
セット内容:画材・絵の具バッグ(ショルダーベルト付)、水彩12色絵の具、パレット15色用、角型筆洗 E(大型)、筆拭きぞうきん、画筆ネオセブ ロン丸型(細・太)、筆筒
●使用におけるご注意
※ポリエステルには汚れを吸収する特性があり、汚れが強いものと一緒に洗濯してしまうと生地が黒ずんでしまう場合があります。付着した汚れが強いものとは別に洗濯して下さい
※ポリエステルには防火性がないため、火を近づけると生地が溶けてしまう可能性があります。高温のアイロンでも変形・テカリが出る場合があります。使用する際はご注意下さい、
※乾燥機にかけると変形してしまう可能性があります。もともと乾きやすい生地なので自然乾燥がおすすめです。
※熱と一緒にシワをつけてしまうとなかなか取れないので、洗濯機の脱水や乾燥は短めにしてください。
※高温のお湯だと逆汚染が起こりやすくなりますので、ぬるま湯をおすすめします。
※ポリエステル生地は日光に強い素材ですが、濃い色のものは色落ち色あせしてしまうので陰干しがおすすめです。
※色の濃いものと一緒にお洗濯は避けて下さい。
※洗濯後、長時間放置しないで下さい。
※暑い場所で長期間、他の物と一緒に放置しているとプリントの色移りする可能性があります。
●洗濯について
洗濯により若干の色落ち、濡れた状態での接触により色移りすることがございます。洗濯の際は、他のものとまとめて洗うのはお避け下さい。
●柄の出方について
柄の出方は、生地の裁断により、一点一点異なります。あらかじめご了承ください。
その他のご注意点はこちら
※ポリエステルには汚れを吸収する特性があり、汚れが強いものと一緒に洗濯してしまうと生地が黒ずんでしまう場合があります。付着した汚れが強いものとは別に洗濯して下さい
※ポリエステルには防火性がないため、火を近づけると生地が溶けてしまう可能性があります。高温のアイロンでも変形・テカリが出る場合があります。使用する際はご注意下さい、
※乾燥機にかけると変形してしまう可能性があります。もともと乾きやすい生地なので自然乾燥がおすすめです。
※熱と一緒にシワをつけてしまうとなかなか取れないので、洗濯機の脱水や乾燥は短めにしてください。
※高温のお湯だと逆汚染が起こりやすくなりますので、ぬるま湯をおすすめします。
※ポリエステル生地は日光に強い素材ですが、濃い色のものは色落ち色あせしてしまうので陰干しがおすすめです。
※色の濃いものと一緒にお洗濯は避けて下さい。
※洗濯後、長時間放置しないで下さい。
※暑い場所で長期間、他の物と一緒に放置しているとプリントの色移りする可能性があります。
●洗濯について
洗濯により若干の色落ち、濡れた状態での接触により色移りすることがございます。洗濯の際は、他のものとまとめて洗うのはお避け下さい。
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柄の出方は、生地の裁断により、一点一点異なります。あらかじめご了承ください。
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4.4 ★★★★★
Based on 10 reviews
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Product Reviews
★★★★★ 5
Excellent book on ML
Format: Paperback
This is a great book on machine learning. Topics covered are extensive - from beginner level to advanced topics including math behind different algorithms. However, not "all" algorithms are covered. Please go through the table of contents.
The first part - 11 chapters - covers machine learning concepts and second part covers advanced topics with Pytorch. There are lots of excellent code and they work!!
The quality of the book I received is excellent. I have gone through all 742 pages, and it has held up very well!!
I used Jupyter notebook to run all examples. I created a new notebook and copied and pasted the code and ran them. This approach worked very well for me. At the same time, I could experiment with my take on the code snippets and definitely added to my knowledge.
Only issue I have is on the second part of the book discussing PyTorch: (1) Some packages are a bit older version: e.g., transformer 4.9.1 whereas current version is 4.48+. It took some tweaking/recoding to get the examples working. (2) There is not much discussion on why certain architecture was chosen - e.g., number of layers, is there a rule of thumb on how to improve performance by changing these parameters? Even with CUDA the code run for a long time. Therefore, experimenting with different values of parameters become too time consuming. (3) On the same note, if I can achieve test accuracy of 90%+ using logistic regression and almost the same (perhaps one or two percent better with PyTorch with IMDB movie review dataset and that two much faster why should I use PyTorch for this dataset? Obviously, PyTorch is for certain types of problems. Discussions can be included by not adding to the exhaustive (and apt) contents.
Personally I was disappointed by lack of any example on time series.
Must have for ML practitioner as a reference and guide.
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Reviewed in the United States on December 20, 2024
★★★★★ 5
Excellent Textbook for Hands-On Learning of ML
Format: Kindle
This textbook is for the serious life-long learners of machine learning. There are at least two ways to ‘consume’ this book.
For the expert in ML, this is a textbook to study as a clear comprehensive ML overview and then to dive into sections of interest or ignorance. The concepts are grounded in code examples and are well cited (with links) to sources. Further, this textbook is appropriate if you are TensorFlow-centric and want to broaden into cutting-edge ML models/tools coded in PyTorch.
For a new learner to ML, this is a textbook to DO (not just READ) with hands-on and brain-engaged. If you realize that ML is a key life-long skill for your career, consider this textbook as part of a daily learning habit (10-30 min).
From personal experience, my advice to the new learner is as follows… First, clone the GitHub repository, setup your Python environment, and study the textbook, while working through the notebooks. Go on tangents and break the code. Do this methodically as part of your daily learning habit, but do not hesitate to jump ahead several chapters to prepare for tomorrow’s meeting. There is enough excellent material here for a full year of ML adventures.
I did a similar strategy with Raschka’s first textbook. About four years ago, I had finished Andrew Ng’s Deep Learning Specialization as a student in his first cohort. I knew the concepts well but could not do the actual application coding. I was surprised how my Python coding improved by following Raschka’s clean and elegant style. And Raschka’s code examples were meaty enough to be springboards into working applications.
Several textbook editions later, what is different about this new edition?
First, it moves you through scikit-Learn (a firm foundation) to PyTorch, instead of TensorFlow. PyTorch is a better stepping-stone, both conceptually and practically. With PyTorch, you will go further with less energy, while being able to convert your efforts into TensorFlow as needed. In addition, most of the cutting-edge ML/AI/DL research is in PyTorch. It is nice to read a recent arXiv paper, clone their repository, click on the Colab tutorial, and replicate their experiments, along with picking up a ton of new coding tricks & tips. I am excited to work through these PyTorch sections to hone my skills.
Second, there is a clear recognition of model tracking and tuning practices. This is often a gap in other ML textbooks and courses. Once you progress beyond the simple demo examples in a lecture, you realize that the real work is experiments, more experiments, and still more experiments, so that you must understand what the model architecture and hyperparameters are doing to your dataset. There is good coverage of scikit-Learn pipeline, grid search, model performance, and the like.
Third, ML/AI/DL practice is rapidly evolving. Every week new ML packages/services become available that could save much grief on your current project. What is refreshing about Raschka’s textbook series is that he constantly adding cutting-edge topics because he likes to stay current and to help us stay current. Hence, this edition contains recent ML treats as: transformers, self-supervised learning, autoencoders-to-GAN, graph neural networks, DBSCAN, t-SNE (with brief mention of UMAP), and PyTorch-Lightning.
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Reviewed in the United States on February 26, 2022
★★★★★ 4
Just learning it
Format: Paperback
Nice learning book just have to finish it
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Reviewed in the United States on December 10, 2025
★★★★★ 5
Very useful book
Format: Paperback
I use it for the machine learning class I teach.
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Reviewed in the United States on May 3, 2026
★★★★★ 5
Cover many areas in detail and recommendations for more to read for what's outside
Format: Paperback
Good book!
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Reviewed in the United States on May 4, 2026
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