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

Собираясь к Ганимеду Собираясь к Ганимеду

Европейское космическое агентство готовится к запуску зонда в систему Юпитера

Популярная механика
Выше на голову: почему взрослые недооценивают детей и почему дети гораздо умнее взрослых Выше на голову: почему взрослые недооценивают детей и почему дети гораздо умнее взрослых

Как устроен детский мозг и почему дети — это моральные ревизионисты

Esquire
Семейная сказка по-новосибирски Семейная сказка по-новосибирски

Как работает новый центр социально-педагогической поддержки Большой перемены

ПУСК
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
От железного фаллоса до шествия в гробах: 12 самых диких праздников мира От железного фаллоса до шествия в гробах: 12 самых диких праздников мира

Приготовься к культурному шоку, мы подобрали топ самых безумных праздников мира

Playboy
Тебе это не кажется: как понять, что он тебя разлюбил Тебе это не кажется: как понять, что он тебя разлюбил

Разбираемся, как понять, что мужчина разлюбил женщину

VOICE
Все важное и архиважное о фильме «Ассе» Все важное и архиважное о фильме «Ассе»

С нами остались лучшие фильмы Соловьева, они теперь выглядят еще более особенно

Maxim
15 самых древних шуток и анекдотов 15 самых древних шуток и анекдотов

15 самых древних юморесок, дошедших до наших дней.

Maxim
Фото на хрупкую память Фото на хрупкую память

Почему память распознает то, чего в ней нет

N+1
Космическая еда: что едят космонавты Космическая еда: что едят космонавты

Что едят космонавты в космосе?

ТехИнсайдер
Терагерцовое излучение превратило магноны в фононы Терагерцовое излучение превратило магноны в фононы

Физики исследовали магнон-фононную связь в кристалле дифторида кобальта

N+1
Инвестиции в женщин: что такое «гендерные» облигации и можно ли на них заработать Инвестиции в женщин: что такое «гендерные» облигации и можно ли на них заработать

Могут ли гендерные облигации принести прибыль и повлиять на положение женщин

Forbes
60 м² 60 м²

Основатели бюро ToTaste решили оставить в квартире открытую кирпичную кладку

AD
Осмысленное обучение: почему с наставником и ментором учиться проще Осмысленное обучение: почему с наставником и ментором учиться проще

Что такое осмысленное обучение и почему оно нужно всем нам?

Популярная механика
Можем ли мы деградировать обратно в обезьян? Можем ли мы деградировать обратно в обезьян?

Может ли очень старый человек однажды превратиться в обезьяну?

Популярная механика
«История, которую мы рассказываем, — Netflix в чистом виде» «История, которую мы рассказываем, — Netflix в чистом виде»

Василий Бархатов о «Фаусте», работе на Западе и искусстве недоговаривать

Weekend
Откуда взялось публичное клише о человеческом факторе как виновнике аварий Откуда взялось публичное клише о человеческом факторе как виновнике аварий

На чем основано мнение о том, что человек виновен в большинстве аварий?

Популярная механика
Мотор кухни Мотор кухни

Кто стоит за успешным шефом?

Bones
Меган Маркл целовалась в губы с красавчиком Кристофером перед встречей с Гарри Меган Маркл целовалась в губы с красавчиком Кристофером перед встречей с Гарри

Меган Маркл до встречи с принцем Гарри снялась в легкомысленной комедии

Cosmopolitan
66 м² 66 м²

Светлая квартира по проекту Артема и Лии Бабаянц

AD
В чем разница между белым и коричневым сахаром В чем разница между белым и коричневым сахаром

В чем отличия между белым и коричневым сахаром, и какой из них полезнее?

Популярная механика
Археологи нашли в Турции разрушенное серией цунами древнее поселение Археологи нашли в Турции разрушенное серией цунами древнее поселение

Минойского извержение разрушило поселение Чешме-Багларараси в Западной Анатолии

N+1
Скифская девочка-воин из Тывы пострадала от рахита Скифская девочка-воин из Тывы пострадала от рахита

Биоархеологи исследовали останки девочки раннескифского времени из Тывы

N+1
Где слушать музыку онлайн: сравниваем сервисы Где слушать музыку онлайн: сравниваем сервисы

Мы изучили цены и условия подписок на самые популярные музыкальные сервисы

CHIP
15 эффективных упражнений на пресс: описание, видео, советы 15 эффективных упражнений на пресс: описание, видео, советы

Крепкий пресс — это подтянутый живот и здоровая спина

РБК
«Секс в большом городе» уже не тот? Образы звезд на премьере продолжения сериала «Секс в большом городе» уже не тот? Образы звезд на премьере продолжения сериала

Как менялся стиль звезд сериала «Секс в большом городе» от премьеры к премьере

Cosmopolitan
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
Как Генри Кавилл полюбил польский фольклор и превратился в образцового Ведьмака Как Генри Кавилл полюбил польский фольклор и превратился в образцового Ведьмака

Данил Леховицер поговорил с исполнителем главной роли Генри Кавиллом

Esquire
Здесь был ЗИЛ. Репортаж о легендарном заводе, которого не стало Здесь был ЗИЛ. Репортаж о легендарном заводе, которого не стало

Выясняем, что стало с МСЦ № 6 ЗИЛа после сноса его исторического здания

РБК
Подонок и паршивый лицемер. История знаменитого адвоката и друга Дональда Трампа Роя Кона Подонок и паршивый лицемер. История знаменитого адвоката и друга Дональда Трампа Роя Кона

О жизни американского адвоката, «ублюдка и паршивого лицемера» Роя Кона

4x4 Club
Открыть в приложении