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

Как правильно выбрать собаку: простые тесты для определения своего питомца Как правильно выбрать собаку: простые тесты для определения своего питомца

Как при выборе собаки оценить её характер и поведение

Популярная механика
Дольче и пиканте Дольче и пиканте

Иностранцам многое откроется, если внимательно смотреть, слушать и пробовать

Bones
Отключили мобильный интернет: новая реальность российского цифрового пространства Отключили мобильный интернет: новая реальность российского цифрового пространства

Кто страдает от отключений интернета и как бизнесу адаптироваться к этому

Inc.
Неореализм Неореализм

Киану Ривз, человек в Голливуде, который нравится абсолютно всем

Esquire
«Тест на старика»: а вы сможете его пройти? «Тест на старика»: а вы сможете его пройти?

Если у вас есть пять минут, предлагаем испытать свои силы в тесте на старика

Maxim
Потусторонние силы Потусторонние силы

Первопроходцы мира цифровой моды рассказывают, чего нам ждать

Vogue
Гагаринской тропой Гагаринской тропой

Мы отправились в Саратов, чтобы еще раз понять и оценить подвиг Юрия Гагарина

Отдых в России
Великий и ужасный Великий и ужасный

Как Иосиф Сталин полюбил Ивана Грозного

Дилетант
C-25: как создавалась первая советская система ПРО C-25: как создавалась первая советская система ПРО

С-25 – одна из первых в мире систем объектовой противовоздушной обороны

Популярная механика
Трудности доказательного перехода Трудности доказательного перехода

Как данные, собираемые университетами, могут быть полезны

Наука
Чулпан Хаматова — Forbes: «Эффективность фонда не означает потерю человечности» Чулпан Хаматова — Forbes: «Эффективность фонда не означает потерю человечности»

Чулпан Хаматова — о том, как сделать благотворительность эффективной и понятной

Forbes
Нет повести актуальнее Нет повести актуальнее

«Вестсайдская история»: Стивен Спилберг и его Шекспир, Бернстайн и Нью-Йорк

Weekend
17 фильмов про суровую зиму и смерть во льдах 17 фильмов про суровую зиму и смерть во льдах

Если ты вдруг не знаешь, что посмотреть про холодную зиму

Maxim
7 привычек, которые делают месячные еще мучительнее, чем они есть 7 привычек, которые делают месячные еще мучительнее, чем они есть

Некоторые привычки могут повлиять на тяжесть и интенсивность месячных

Cosmopolitan
Саманта против: как Ким Кэтролл пошла наперекор проекту, сделавшему ее звездой Саманта против: как Ким Кэтролл пошла наперекор проекту, сделавшему ее звездой

Почему Ким Кэтролл, сыгравшая Саманту, так ненавидит «Секс в большом городе»

VOICE
Три в одном: 10 рецептов простых, вкусных и красивых коктейлей на Новый год Три в одном: 10 рецептов простых, вкусных и красивых коктейлей на Новый год

10 рецептов коктейлей, которые можно приготовить дома

Forbes
«Никаких посиделок с друзьями»: как живет семья с пятерняшками из Приморья «Никаких посиделок с друзьями»: как живет семья с пятерняшками из Приморья

Больше всего родителей пятерняшек раздражает вопрос: «Как вы справляетесь?»

Cosmopolitan
Выкидыш из-за скандала: охранник роддома выгнал истекающую кровью беременную Выкидыш из-за скандала: охранник роддома выгнал истекающую кровью беременную

Уроженка Обнинска Калужской области потеряла ребенка на 4-й неделе беременности

Cosmopolitan
«Прочувствовать это должен каждый»: партнерские роды глазами мужчин «Прочувствовать это должен каждый»: партнерские роды глазами мужчин

Женщины все чаще хотят рожать вместе с мужьями. А что думают об этом мужчины?

Psychologies
Сердца каннибалов: чем удивила ближайшая к Земле пара гигантских черных дыр Сердца каннибалов: чем удивила ближайшая к Земле пара гигантских черных дыр

Ученые нашли следы крупнейшей катастрофы, произошедшей миллиарды лет назад

Forbes
Переиграл и уничтожил Переиграл и уничтожил

Евгений Понасенков — как должен одеваться истинный денди и как жить дальше

Собака.ru
История компании «Ценципер» История компании «Ценципер»

От культовой реновации Парка Горького до фотовыставок в «Пятерочке»

Inc.
«Да кому мы нужны»: почему люди в возрасте 56-65 лет — самые несчастные в России «Да кому мы нужны»: почему люди в возрасте 56-65 лет — самые несчастные в России

Как бороться с тем, что люди 56-65 лет — самые несчастные в России

Forbes
Рост на 64%, ESG и новые сервисы: как меняется рынок лизинга Рост на 64%, ESG и новые сервисы: как меняется рынок лизинга

Об ESG-портфеле, проекте «Автомобиль по подписке» и о направлениях отрасли

Forbes
Лучший танк в мире: Т-14 «Армата» запущен в производство Лучший танк в мире: Т-14 «Армата» запущен в производство

Т-14 «Армата» — танк, о котором все отзываются с восхищением

Maxim
Биоархеологи нашли древнекитайскую женщину-карлика Биоархеологи нашли древнекитайскую женщину-карлика

Женщина-карлик из могильника Бэйшэньцзяцяо в городе Сиань

N+1

Мюзикл — одна из главных форм массового развлечения XX века

Esquire
Это наша земля Это наша земля

Какими бывают и как выглядят почвы России

N+1
Партитура без нот и электрогитара без электроники Партитура без нот и электрогитара без электроники

История советской музыки в пяти экспериментах

Weekend
Соблазнение родиной Соблазнение родиной

Игорь Гулин о своей любви к группе «Любэ»

Weekend
Открыть в приложении