От персонализации до предсказания трендов: машинное обучение в fashion-индустрии

Популярная механикаHi-Tech

Зачем fashion-индустрии машинное обучение

Материал подготовлен Freestylo

Когда говорят об искусственном интеллекте в моде, обычно имеют в виду цифровую моду, технологии 3D-визуализации и распознавания изображений, роботов и 3D-принтеры. О машинном обучении речь идет реже, хотя эта технология после успешного тестирования в e-commerce постепенно стала частью многих цифровых процессов в fashion ― от персонализации до предсказания трендов.

Выбрать одну вещь из тысячи

Один из самых ярких трендов fashion ― это персонализация. И, если раньше за индивидуальным подходом приходилось идти в ателье или к стилисту, то машинное обучение позволяет сделать персонализацию более доступной для массового потребителя.

Ежегодно модная индустрия производит более 150 миллиардов предметов одежды. Для того чтобы выбрать нужный, даже онлайн, покупателю придется потратить от 4 до 6 часов.

В ответ на потребность упростить поиск одежды появились технологичные сервисы по индивидуальному подбору образов: Stitch Fix и Trunk Club в США, Lookiero, Thread, Zalon и Outfittery в Европе, а в России ― Freestylo. Платформы используют нейронные сети для того, чтобы «мэтчить» конкретные вещи с предпочтениями пользователей по цветам, формам, фасонам и фактурам. Алгоритм машинного обучения может анализировать в миллион раз больше вариантов в секунду, чем человек, так что задачка поиска, к примеру, идеальной черной футболки из миллиона вариантов ему как раз по зубам. Такие сервисы сокращают время, которое средний пользователь тратит на поиск одежды и помогают создать гармоничный гардероб, поэтому и пользуются большой популярностью у потребителей.

Авторизуйтесь, чтобы продолжить чтение. Это быстро и бесплатно.

Регистрируясь, я принимаю условия использования

Рекомендуемые статьи

100 самых сексуальных женщин страны 100 самых сексуальных женщин страны

Сто самых красивых женщин страны заждались тебя

Maxim
Сила Казимира помогла создать энергетический диод Сила Казимира помогла создать энергетический диод

Для этого ее пришлось двухпараметрически модулировать

N+1
Шестое чувство Шестое чувство

Психолог Ирина Млодик — об умении дружить и о том, как изменилась дружба

Seasons of life
Магнитометры улучшили качество и скорость нейровизуализации Магнитометры улучшили качество и скорость нейровизуализации

Как можно усовершенствовать существующие методы нейровизуализации

N+1
Установка Windows с флешки: пошаговая инструкция Установка Windows с флешки: пошаговая инструкция

В установке Windows 7, 8 или 10 с флешки нет ничего сложного

CHIP
Урбанистика Урбанистика

По мере роста городов, мегаполисы будущего представлялись пугающим местом

Esquire
Соблазнение родиной Соблазнение родиной

Игорь Гулин о своей любви к группе «Любэ»

Weekend
Виктория Лановская. Несколько жизней Александра Абдулова Виктория Лановская. Несколько жизней Александра Абдулова

Александр Абдулов, баловень жизни, любимец женщин, удачливый известный актер

Коллекция. Караван историй
Юрий Дудь выпустил видео о пытках в российской полиции. Главное из двухчасового фильма Юрий Дудь выпустил видео о пытках в российской полиции. Главное из двухчасового фильма

Главное из фильма Юрия Дудя о том, как и почему пытают в российской полиции

СНОБ
Фальк и египетская синяя: как в картине советского авангардиста нашли античный пигмент Фальк и египетская синяя: как в картине советского авангардиста нашли античный пигмент

Иногда верхние слои красок картин скрывают за собой нечто интересное

N+1
«Мы созданы друг для друга»: как нас используют интернет-мошенники «Мы созданы друг для друга»: как нас используют интернет-мошенники

Читательница рассказала о том, как она и ее подруга попали в виртуальную ловушку

Psychologies
3 мифа о теории привязанности 3 мифа о теории привязанности

Стиль привязанности очень сильно влияет на нашу личность и на отношения

Psychologies
На своей орбите На своей орбите

Ваня Дмитриенко – о стремительном взлете и актерских амбициях

OK!
Если исчезнет гелий: 10 неожиданных перемен, которые нас ожидают Если исчезнет гелий: 10 неожиданных перемен, которые нас ожидают

Исчезновение гелия сильно ударит по современной жизни

Популярная механика
Биоархеологи нашли древнейшие свидетельства использования угля в Европе Биоархеологи нашли древнейшие свидетельства использования угля в Европе

Ученые обнаружили следы использования угля во II тысячелетии до нашей эры

N+1
На родине художника На родине художника

Хвалынск мало известен, но очень популярен в Саратовской и соседних областях

Отдых в России
Наказать жертву: как в Китае борются с харассментом Наказать жертву: как в Китае борются с харассментом

Почему Секс-скандалы в Китае приводят к тому, что под ударом оказываются жертвы?

Forbes
В каких продуктах содержится магний В каких продуктах содержится магний

Почему благодаря магнию сердце ритмично бьется, а организм противостоит болезням

РБК
Теоретики исследовали влияние неоднородностей на расширение Вселенной Теоретики исследовали влияние неоднородностей на расширение Вселенной

Возможно, в будущем расширение Вселенной замедлится

N+1
Защита мистера Бига: Григорий Туманов — о том, чему Защита мистера Бига: Григорий Туманов — о том, чему

Сериальные мужчины и чему конкретно учит тот самый СвБГ

Esquire
Как китайский автопром завоевывает мировой рынок электромобилей и вытесняет Tesla Как китайский автопром завоевывает мировой рынок электромобилей и вытесняет Tesla

Насколько сильны китайские компаний и представляют ли они угрозу для Ford?

Forbes
Все слышали про белый шум. Но что такое розовый, коричневый и синий шум? Все слышали про белый шум. Но что такое розовый, коричневый и синий шум?

Сколько цветов шума существует в мире и как они действуют на людей?

Популярная механика
Самые красивые автомобили: американский Stutz Самые красивые автомобили: американский Stutz

Американская марка Stutz пережила два рождения

Популярная механика
От большой славы до забвения: как с годами менялась Марина Хлебникова От большой славы до забвения: как с годами менялась Марина Хлебникова

Как за последние 20 лет менялась внешность Марины Хлебниковой

Cosmopolitan
Объявлены победители фотоконкурса Nature Photographer of the Year 2021. Одна из лучших работ — фотография Дениса Будкова «Логово дракона» Объявлены победители фотоконкурса Nature Photographer of the Year 2021. Одна из лучших работ — фотография Дениса Будкова «Логово дракона»

Победителем конкурса Nature Photographer стал фотограф из Новергии

Esquire
Курсы дизайнеров Курсы дизайнеров

Как Александр Аврамов и Андрей Анищенко строят «единорога» в Латинской Америке

Forbes
7 самых неудачливых героев фильмов ужасов 7 самых неудачливых героев фильмов ужасов

У этих героев каждый день — пятница, 13-е

Maxim
Исследование: россияне работают больше, чем японцы и американцы Исследование: россияне работают больше, чем японцы и американцы

Россияне работают в среднем более 1,8 тыс. часов в год

Inc.
Боязнь дырок. Учёные выяснили причины возникновения трипофобии Боязнь дырок. Учёные выяснили причины возникновения трипофобии

Что такое трипофобия и почему она возникает?

Популярная механика
Вычитание фононов с помощью света сделало звук неклассическим Вычитание фононов с помощью света сделало звук неклассическим

Физики продемонстрировали возможность вычитания фононов из резонатора

N+1
Открыть в приложении