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

Больше не лезет Больше не лезет

Как вновь ощутить вкус к жизни?

GQ
Праздник вкуса Праздник вкуса

Покупаем авокадо, индейку, икру и мандарины

Добрые советы
Одна вокруг света: города-призраки, золотые копи и грозный вулкан Одна вокруг света: города-призраки, золотые копи и грозный вулкан

149-я серия о кругосветном путешествии москвички Ирины Сидоренко: Колумбия

Forbes
Можно ли с помощью лазеров уничтожать микроорганизмы? Можно ли с помощью лазеров уничтожать микроорганизмы?

Лазер как альтернатива антибиотикам

Популярная механика
Умные склады: как малоизвестный миллиардер меняет супермаркеты с помощью роботов Умные склады: как малоизвестный миллиардер меняет супермаркеты с помощью роботов

Рик Коэн готов стать центром внимания благодаря промышленным складским роботам

Forbes
Очень плохие девочки: как женские банды сукэбан держали в страхе Японию Очень плохие девочки: как женские банды сукэбан держали в страхе Японию

Кто такие сукэбан, откуда они взялись и почему держали в страхе всю Японию?

Cosmopolitan
В путешествие с ребенком: как не испортить себе отдых В путешествие с ребенком: как не испортить себе отдых

Время отпусков и путешествий. Встает вопрос: как быть с ребенком?

Psychologies
Магнитное экранирование ядра в атоме гелия-3 уточнили на порядок Магнитное экранирование ядра в атоме гелия-3 уточнили на порядок

Физики смогут сделать из гелия-3 стандарт магнитометрии

N+1
Путин поддержал идею обсудить закон об иноагентах с журналистами Путин поддержал идею обсудить закон об иноагентах с журналистами

Путин согласился, что закон об иноагентах нужно обсудить с профессионалами

Forbes
Что такое дрожжи и почему их не надо бояться? Что такое дрожжи и почему их не надо бояться?

Что же такое дрожжи? Как они были «одомашнены»?

Популярная механика
Как из любовного треугольника снова сделать пару Как из любовного треугольника снова сделать пару

В каждом любовном треугольнике есть третья сторона. Как с ней расстаться?

Psychologies
Векторный свет превратил атомный газ в компас Векторный свет превратил атомный газ в компас

Физики провели магнитометрию с помощью закрученного света

N+1
Какой макияж сделать на Новый год: вдохновляемся звёздными примерами Какой макияж сделать на Новый год: вдохновляемся звёздными примерами

Самые эффектные виды макияжа для зимних праздников

Cosmopolitan
Время лайфхаков: как узнать, кто заблокировал в инстаграме Время лайфхаков: как узнать, кто заблокировал в инстаграме

Ты точно вычислишь тех, кто кинул тебя в ЧС

Playboy
Татьяна Буланова: «Все сама... и уважаю себя за это» Татьяна Буланова: «Все сама... и уважаю себя за это»

Оглядываясь назад, скажу, что можно было бы выглядеть и поприличнее

Коллекция. Караван историй
Душа дома Душа дома

Загородный дом в одном из именитых стародачных посёлков Подмосковья

SALON-Interior
Сергей Рулев: «Я не диктую публике вкусы, это слишком высокомерно» Сергей Рулев: «Я не диктую публике вкусы, это слишком высокомерно»

Сергей Рулев — бренд-шеф-кондитер по разработке концептуальных десертов

Bones
Этика wow-опыта Этика wow-опыта

Приоткрываем дверь в мир закрытых секс-вечеринок

Playboy
От 6 и больше: знаменитые мужчины с рекордным количеством браков От 6 и больше: знаменитые мужчины с рекордным количеством браков

Среди героев нашей подборки те, кому не лень заглянуть в загс и в шестой раз

Cosmopolitan
Подведем итоги: лучшие российские сериалы, которые вышли в 2021 году Подведем итоги: лучшие российские сериалы, которые вышли в 2021 году

Собрали все самое-самое, что сами смотрели с удовольствием в 2021 году

Cosmopolitan
Олег Нестеров — о шведском столе контента, влюбленности и Альфреде Шнитке Олег Нестеров — о шведском столе контента, влюбленности и Альфреде Шнитке

Олег Нестеров о советской киномузыке и свободе, рождающейся из ограничений

РБК
Как понять, что тобой манипулируют: главный признак, о котором надо знать всем Как понять, что тобой манипулируют: главный признак, о котором надо знать всем

Психологическое насилие может быть столь же опасным, как и физическое

Cosmopolitan
Долгое ожидание и роботы-курьеры: каким рынок доставки еды будет в будущем Долгое ожидание и роботы-курьеры: каким рынок доставки еды будет в будущем

Кто и как нам будет доставлять еду в ближайшие годы?

Forbes
Вещество из виноградных косточек предложили использовать против старения Вещество из виноградных косточек предложили использовать против старения

Вещество из винограда убивает состарившиеся клетки или тормозит их активность

N+1
По ту сторону: городские легенды, которую помогут понять Россию По ту сторону: городские легенды, которую помогут понять Россию

Городской фольклор таит в себе многое, о чем умалчивают официальные гиды

Esquire
Как сэкономить на приёме платежей? Инструкция для бизнеса Как сэкономить на приёме платежей? Инструкция для бизнеса

Рассказываем, чем сервис СБП выгоден бизнесу и как им воспользоваться

Inc.
«Уравнение Бога: В поисках теории всего» «Уравнение Бога: В поисках теории всего»

Отрывок из книги «Уравнение Бога» — о квантовой теории

N+1
10 животных с суперспособностями 10 животных с суперспособностями

При взгляде на способности некоторых животных нам остаётся только завидовать

Популярная механика
Как справляться с тревожностью на вечеринках Как справляться с тревожностью на вечеринках

Как справиться с социальной тревожностью в незнакомых компаниях?

Psychologies
За сколько можно похудеть так, чтобы все заметили? За сколько можно похудеть так, чтобы все заметили?

Какие сроки для похудения реальны – недели, месяцы, годы?

Cosmopolitan
Открыть в приложении