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

11 способов становиться немного умнее каждый день 11 способов становиться немного умнее каждый день

Интеллект, как и тело, требует правильного питания и регулярных тренировок

Psychologies
Если завтра в поход. Пора ли нам начинать бояться большой войны Если завтра в поход. Пора ли нам начинать бояться большой войны

Станет ли взаимный страх тормозом для лидеров стран?

СНОБ
Почему появляются прыщи на попе и что сделать, чтобы их там не было Почему появляются прыщи на попе и что сделать, чтобы их там не было

Прыщи на попе могут оказаться не самым приятным сюрпризом

Cosmopolitan
7 причин есть морскую капусту каждый день 7 причин есть морскую капусту каждый день

Морская капуста — настоящий суперфуд

РБК
30 идеальных новогодних поздравлений для друзей, коллег и самых близких 30 идеальных новогодних поздравлений для друзей, коллег и самых близких

Коллекция новогодних пожеланий

Cosmopolitan
Большой взрыв и внеземная жизнь: зачем запущен самый большой орбитальный телескоп Большой взрыв и внеземная жизнь: зачем запущен самый большой орбитальный телескоп

На орбиту отправился космический телескоп «Джеймс Уэбб»

Forbes
Орнитологи составили список десяти самых разыскиваемых видов птиц Орнитологи составили список десяти самых разыскиваемых видов птиц

Виды птиц, которые не попадались на глаза орнитологам до ста пятидесяти лет

N+1
Женские потребности и хрупкое мужское эго. Приведет ли равноправие к исчезновению секса Женские потребности и хрупкое мужское эго. Приведет ли равноправие к исчезновению секса

Приведет ли равенство полов к исчезновению секса

СНОБ
Что такое акклиматизация, в чем она проявляется и как ее облегчить Что такое акклиматизация, в чем она проявляется и как ее облегчить

Как справиться с акклиматизацией в различных условиях и можно ли избежать ее

РБК
Новая сексуальная жизнь в новом году Новая сексуальная жизнь в новом году

Полезны советы про секс или вредны — рассказывает семейный психолог

Psychologies
Стелла Ильницкая. Верю в чудо Стелла Ильницкая. Верю в чудо

Если приглядеться, жизнь — это одно сплошное чудо, которого мы часто не замечаем

Коллекция. Караван историй
Как Роман Горюнов привел в Россию Apple и Tesla и вывел «СПБ Биржу» на IPO Как Роман Горюнов привел в Россию Apple и Tesla и вывел «СПБ Биржу» на IPO

Как Роман Горюнов построил и продал две российские биржи?

Forbes
Прогресс или угроза: стоит ли нам бояться искусственного интеллекта Прогресс или угроза: стоит ли нам бояться искусственного интеллекта

Какие опасности несут в себе искусственный интеллект, цифровизация и роботизация

Популярная механика
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
«Как ломаются спагетти и другие задачи по физике» «Как ломаются спагетти и другие задачи по физике»

Отрывок из книги «Как ломаются спагетти и другие задачи по физике»

N+1
«Иллюзия правды. Почему наш мозг стремится обмануть себя и других?» «Иллюзия правды. Почему наш мозг стремится обмануть себя и других?»

Любовь — не единственное чувство, которое вынуждает восприятие сбиваться с пути

N+1
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
Худрук Александринского театра Валерий Фокин — Forbes: «Сегодня время цинизма» Худрук Александринского театра Валерий Фокин — Forbes: «Сегодня время цинизма»

Валерий Фокин — о пользе онлайна для живого театра

Forbes
«Уберечь здоровье и кошельки наших клиентов». Как цифровая маркировка решила проблему подделки духов «Уберечь здоровье и кошельки наших клиентов». Как цифровая маркировка решила проблему подделки духов

Как цифровая маркировка повлияла на работу сетевых косметических магазинов

СНОБ
Почему нельзя учить мальчиков и девочек отдельно: чем это закончилось в СССР Почему нельзя учить мальчиков и девочек отдельно: чем это закончилось в СССР

Раздельное обучение в СССР

Cosmopolitan
Русская музыка: подкаст о главных именах современной академической сцены. Интервью с композиторами Олегом Крохалевым и Александрой Филоненко Русская музыка: подкаст о главных именах современной академической сцены. Интервью с композиторами Олегом Крохалевым и Александрой Филоненко

Русские композиторы: о Второй мировой и неуверенной в себе музыке

СНОБ
Земля и Марс сформировались из материала внутренней части Солнечной системы Земля и Марс сформировались из материала внутренней части Солнечной системы

Ученые сравнили изотопный состав Земли, Марса и метеоритов

Популярная механика
Черви выбрали пищевое поведение с помощью простой нейронной цепи Черви выбрали пищевое поведение с помощью простой нейронной цепи

Нематоды выбрали между подвижностью и оседлостью по запаху еды

N+1
Дом, который умеет плавать Дом, который умеет плавать

Почему так сложно переехать на сушу после хаусбота

Отдых в России
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
Русская музыка: подкаст о главных именах современной академической сцены. Интервью с композиторами Еленой Рыковой и Антоном Васильевым Русская музыка: подкаст о главных именах современной академической сцены. Интервью с композиторами Еленой Рыковой и Антоном Васильевым

Композиторы о творчестве, культурном коде и технологиях

СНОБ
5 странных японских новогодних традиций 5 странных японских новогодних традиций

Что японцы делают на праздники — это просто уму непостижимо!

Maxim
5 открытий, которые были сделаны случайно 5 открытий, которые были сделаны случайно

Иногда изобретателям сопутствует удача, и изобретения получаются по случайности

Популярная механика
Как помочь себе при утренней тревоге Как помочь себе при утренней тревоге

Неудивительно, что по утрам многие из нас испытывают приступы тревоги

Psychologies
Адмирал без танцев Адмирал без танцев

Как «отец народов» переписал биографию Нахимова

Дилетант
Открыть в приложении