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

Переход на водород Переход на водород

Решения для широкого использования водорода как топлива уже существуют

Наука
Марафон обмана Марафон обмана

Факторы, указывающие на то, что на тренингах по обретению счастья тебя разводят

Лиза
Археологи обнаружили в Норвегии артефакты с руническими надписями Археологи обнаружили в Норвегии артефакты с руническими надписями

Найденная руна, по всей видимости, представляет собой молитву

N+1
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
Могут ли в отношениях быть секреты Могут ли в отношениях быть секреты

Могут ли партнеры иметь какую-то приватность друг от друга?

GQ
Манифест российского виноделия: лидеры рейтинга лучших вин России Манифест российского виноделия: лидеры рейтинга лучших вин России

Forbes составил рейтинг российских вин. Топ-10 рейтинга — в нашей статье

Forbes
Non/fiction 23: гид по международной ярмарке интеллектуальной литературы Non/fiction 23: гид по международной ярмарке интеллектуальной литературы

16 книг, которые нельзя пропустить

СНОБ
Как правильно стрелять из снайперской винтовки: секреты мастерства Как правильно стрелять из снайперской винтовки: секреты мастерства

Какие факторы ему необходимо учесть, чтобы пуля попала именно туда, куда нужно?

TechInsider
«Не смотрите наверх»: как Леонардо ДиКаприо и Дженифер Лоуренс спасают мир и фильм «Не смотрите наверх»: как Леонардо ДиКаприо и Дженифер Лоуренс спасают мир и фильм

«Не смотрите наверх» — политическая сатира о конце света

Forbes
Гнев и стыд: как героиня сериала «Я ненавижу Сьюзи» переживает крах семьи и карьеры Гнев и стыд: как героиня сериала «Я ненавижу Сьюзи» переживает крах семьи и карьеры

Чему стоит поучиться у актрисы, чьи интимные фото были слиты в сеть

Forbes
6 неожиданных способов лечения простуды 6 неожиданных способов лечения простуды

Исцеляющая подборка народных методов лечения допеницеллиновой эры

Maxim
Мировое правительство Мировое правительство

Тайны женщин семейства Ротшильд

Tatler
Дюкан, Кремлевка и другие: почему белковые диеты – зло! Дюкан, Кремлевка и другие: почему белковые диеты – зло!

О плюсах и минусах белковых диет

VOICE
Подушка безопасности: виды, функции и неисправности Подушка безопасности: виды, функции и неисправности

Как система безопасности автомобиля спасает водителя и пассажиров при аварии?

РБК
Преступления лондонского расчленителя кошек приписали лисицам-падальщицам Преступления лондонского расчленителя кошек приписали лисицам-падальщицам

Ученые выяснили, кто стоит за волной расчленений кошек, охватившей Лондон

N+1
Почему домашнее насилие — национальная традиция, с которой в стране не готовы расставаться Почему домашнее насилие — национальная традиция, с которой в стране не готовы расставаться

Почему бороться с домашним насилием в России никто не спешит?

СНОБ
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
Избавляют ли филлеры от сильной сухости губ: честный опыт бьюти-редатора Cosmo Избавляют ли филлеры от сильной сухости губ: честный опыт бьюти-редатора Cosmo

Насколько эффективна гиалуроновые филлеры в борьбе с сухостью губ

Cosmopolitan
Страсть, родословная и бизнес: каким получился «Дом Gucci» Ридли Скотта Страсть, родословная и бизнес: каким получился «Дом Gucci» Ридли Скотта

Как фильм «Дом Gucci» раскрывает проблемы классовых привилегий, бизнеса, гендера

РБК
От «Фаворитки» до «Железной леди»: байопики о женщинах в политике От «Фаворитки» до «Железной леди»: байопики о женщинах в политике

Женщин в политике меньшинство, и биографических фильмов о них тоже немного

Forbes
Как говорить о сексе, чтобы сказать, что хочешь Как говорить о сексе, чтобы сказать, что хочешь

Восемь простых правил обсуждения сексуальных желаний и фантазий

Reminder
«Чего не сделали готы, то сделали скόты» «Чего не сделали готы, то сделали скόты»

Мраморы Элджина — жемчужина коллекции Британского музея

Дилетант
Планетологи отказались от модели экстремального испарения океана магмы на молодом Меркурии Планетологи отказались от модели экстремального испарения океана магмы на молодом Меркурии

Модель эволюции магматического океана и первичной атмосферы на молодом Меркурии

N+1
«У сильных желаний нет обстоятельств». Как люди с ограниченными возможностями исполняют свои мечты «У сильных желаний нет обстоятельств». Как люди с ограниченными возможностями исполняют свои мечты

Что помогает людям с ограниченными возможностями добиваться желаемого

СНОБ
Яркая классика Яркая классика

Здесь органично сочетаются современный комфорт и красивая стилизация под старину

SALON-Interior
Новогоднее обострение: почему нам бывает тоскливо перед праздниками Новогоднее обострение: почему нам бывает тоскливо перед праздниками

В канун праздников обостряются все проблемы. Как обрести праздничное настроение?

Psychologies
Это вам Niletto Это вам Niletto

Что лежит в основе расцвета сил и возможностей Niletto?

Men’s Health
Аплодисменты для медведя Аплодисменты для медведя

Корреспондент Юлия Тихонова побывала на вершине Северного Басега

Отдых в России
Наследница и новая глава империи Zara: кто такая Марта Ортега Перес Наследница и новая глава империи Zara: кто такая Марта Ортега Перес

Марта Ортега Перес, дочь одного из самых богатых людей планеты

РБК
Чтобы найти время на саморазвитие, начните следовать «правилу 20%». Оно популярно среди сотрудников Google Чтобы найти время на саморазвитие, начните следовать «правилу 20%». Оно популярно среди сотрудников Google

Что такое «правиле 20%» и как оно поможет найти время на учебу?

Inc.
Открыть в приложении