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

Ценные гектары Ценные гектары

Стоимость земель 20 крупнейших латифундистов России приблизилась к 1 трлн рублей

Forbes
Новгородцам XI века приглянулось катание на костяных коньках Новгородцам XI века приглянулось катание на костяных коньках

Катание на коньках было популярно во второй половине XI — начале XIII века

N+1
Нижний возраст Нижний возраст

Фотографическая экскурсия по Нижнему Новгороду

Esquire
Новокаледонские вороны выше оценили сложные в изготовлении инструменты Новокаледонские вороны выше оценили сложные в изготовлении инструменты

Новокаледонские вороны больше ценят сложные в изготовлении орудия

N+1
Палеогенетики секвенировали древнюю ДНК из пропитанных смолой отложений Палеогенетики секвенировали древнюю ДНК из пропитанных смолой отложений

В плейстоценовых отложениях хорошо сохраняется древняя ДНК

N+1
Почему Роспатент может не одобрить товарный знак «Сучки», но зарегистрирует «Тупого жирного зайца» Почему Роспатент может не одобрить товарный знак «Сучки», но зарегистрирует «Тупого жирного зайца»

Какие слова можно присвоить, а какие нельзя? Как зарегистрировать товарный знак

VC.RU
Гидрогель укрепил бумагу для печати гибких биоразлагаемых аккумуляторов Гидрогель укрепил бумагу для печати гибких биоразлагаемых аккумуляторов

Укрепленная гидрогелем бумага помогла напечатать гибкие бумажные аккумуляторы

N+1
Ученые предложили новую модель темной материи с тяжелыми составными частицами Ученые предложили новую модель темной материи с тяжелыми составными частицами

Группа физиков-теоретиков предложила новую модель темной материи

N+1
Генри Дарджер Генри Дарджер

Судьба Генри Дарджера трагична или триумфальна?

Дилетант
«Обрезан ли Супермен?» 5 книг со странным названием и их краткое содержание «Обрезан ли Супермен?» 5 книг со странным названием и их краткое содержание

Книги с интригующими названиями на ежегодной премии Diagram Prize

Playboy
Анатолий Зверев: вечная любовь Анатолий Зверев: вечная любовь

Анатолия Зверева любят многие и по-разному

СНОБ
Больше не первая: как живет Мелания Трамп после отставки мужа-президента Больше не первая: как живет Мелания Трамп после отставки мужа-президента

Как поживает экс-первая леди Мелания Трамп.

Cosmopolitan
Трагедия в Хатыни: кто и почему уничтожил белорусскую деревню Трагедия в Хатыни: кто и почему уничтожил белорусскую деревню

Есть события, которые нельзя забывать. Одно из них — трагедия в Хатыни.

Cosmopolitan
Профессия репортерка: как американская журналистка Нелли Блай покупала младенца Профессия репортерка: как американская журналистка Нелли Блай покупала младенца

Отрывок из книги «Профессия: репортерка» — сборника статей Элизабет Джейн Кокран

Forbes
Пассажирский сверхзвук: каким путем пойдут новые поколения? Пассажирский сверхзвук: каким путем пойдут новые поколения?

Коммерческая сверхзвуковая авиация сможет существовать, если изменится

Наука
Считаем заново Считаем заново

Как планировать семейный бюджет в условиях нестабильности

Лиза
Это вам Niletto Это вам Niletto

Что лежит в основе расцвета сил и возможностей Niletto?

Men’s Health
Плащ пьяницы и ещё четыре диких судебных наказания прошлого Плащ пьяницы и ещё четыре диких судебных наказания прошлого

Подборка жутких орудий наказаний родом из Средних веков

Maxim
Детский транспорт от «взрослых» автомобильных марок Детский транспорт от «взрослых» автомобильных марок

Детский транспорт по цене настоящего автомобиля

Playboy
Конфуз года: Боня, Бузова и другие звезды, которые попались на фотошопе в 2021-м Конфуз года: Боня, Бузова и другие звезды, которые попались на фотошопе в 2021-м

Кого из российских звезд подписчики уличили в фотошопе

Cosmopolitan
Как закрыть гештальт, если программа зависла: инструкция по новогодней перезагрузке Как закрыть гештальт, если программа зависла: инструкция по новогодней перезагрузке

Что такое гештальт и на какие кнопки мозга нажимать, чтобы его закрыть

Playboy
87 м² 87 м²

Интерьер с жизнерадостными оттенками Бали по проекту бюро Salmon Lair

AD
Что можно стирать в стиральной машине и как разобраться с правилами стирки вещей Что можно стирать в стиральной машине и как разобраться с правилами стирки вещей

Как стирать вещи, чтобы они не портились?

CHIP
Чем короче юбка — тем меньше счет: 5 заведений, которые предлагают необычные скидки Чем короче юбка — тем меньше счет: 5 заведений, которые предлагают необычные скидки

Гении ресторанного креатива

Playboy
Неслучайная случайность: как управлять своим везением и удачными совпадениями Неслучайная случайность: как управлять своим везением и удачными совпадениями

Отрывок из книги Кристиана Буша «Неслучайная случайность»

Forbes
Как избавиться от черных точек дома: лайфхаки от косметолога Как избавиться от черных точек дома: лайфхаки от косметолога

Одна из самых распространенных проблем с кожей – так называемые черные точки

VOICE
Лошадей и ослов заподозрили в «подделке» артефактов олдувайской культуры Лошадей и ослов заподозрили в «подделке» артефактов олдувайской культуры

Испанские археологи провели эксперимент

N+1
EXEED VX. Последнее китайское предупреждение EXEED VX. Последнее китайское предупреждение

Известный китайский бренд привёз в Россию новый автомобиль

4x4 Club
Да их тут тысячи! Да их тут тысячи!

Ксения Букша о любви к мемам и анекдотам

Weekend
Холланд наступает: почему Том Холланд — новый всеобщий любимец Холланд наступает: почему Том Холланд — новый всеобщий любимец

Чем хорош Том Холланд и почему ему светит большое голливудское будущее

Esquire
Открыть в приложении