Amazon ir izstrādājis AI modes dizaineru

Amazon vēl nav sinonīms augstajai modei, taču uzņēmums, iespējams, ir gatavs rādīt ceļu, kad runa ir par stilistu un dizaineru aizstāšanu ar tik elegantiem AI algoritmiem.

E-komercijas juggernauta pētnieki pašlaik strādā pie vairākām mašīnmācības sistēmām, kas varētu palīdzēt nodrošināt priekšrocības, lai atklātu, reaģētu un, iespējams, pat veidotu jaunākās modes tendences. Centieni norāda uz veidiem, kā Amazon un citi uzņēmumi varētu mēģināt uzlabot tendenču izsekošanu citās mazumtirdzniecības jomās, piemēram, sniedzot ieteikumus, pamatojoties uz produktiem, kas parādās sociālo mediju ziņās. Un tas varētu palīdzēt uzņēmumam paplašināt savu apģērbu biznesu vai pat dominēt šajā jomā.

Uzņēmumi, piemēram, Amazon, ir mēģinājuši saprast, kā mode attīstās pasaulē, saka Kavita Bala , Kornela universitātes profesors, kurš pagājušajā nedēļā piedalījās Amazon organizētajā seminārā par mašīnmācīšanos un modi. Tas pilnībā maina nozari.

Vairāki tālredzīgi mazumtirgotāji jau izmanto sociālos tīklus, piemēram, Instagram un Pinterest, lai izsekotu jaunākajām modes tendencēm un ātri reaģētu. Un jaunizveidotie uzņēmumi, piemēram, abonēšanas pakalpojums Stitch Fix, jau sniedz personalizētus ieteikumus, pamatojoties uz lietotāju vēlmēm un sociālo mediju aktivitātēm.

Saistīts stāsts

Saistīts stāsts

Tikmēr Amazon veic pasākumus, lai stiprinātu savu apģērbu biznesu, attīstot savus apģērbu zīmolus, ieguldot augstas kvalitātes produktu fotogrāfijās un izlaižot Prime Wardrobe, kas ļauj klientiem izmēģināt apģērbu pirms to iegādes. Tās lietotne Echo Look pat sniegs jums atsauksmes par jūsu tērpiem.

Taču šķiet, ka Amazon vēl vairāk virza šo algoritmisko pieeju. Piemēram, viena Amazones pētnieku grupa Izraēlā izstrādāja mašīnmācīšanos, kas, analizējot tikai dažas attēliem pievienotas etiķetes, var secināt, vai konkrētu izskatu var uzskatīt par stilīgu. Programmatūra varētu sniegt atsauksmes par modi vai ieteikumus korekcijām. Darbs ir novatorisks, jo datoriem parasti ir nepieciešams plašs marķējums, lai mācītos no vizuālās informācijas. Taču daudzās reālās situācijās, piemēram, Instagram ievietotajā attēlā, var būt tikai viena etiķete.

Amazon komanda laboratorijā Lab126, pētniecības centrā, kas atrodas Sanfrancisko, ir izstrādājusi algoritmu, kas no attēliem uzzina par noteiktu modes stilu un pēc tam var no jauna ģenerēt jaunus līdzīgu stilu priekšmetus — būtībā vienkāršu AI modes dizaineru. Pieeja ir neapstrādāta un diez vai tai gatava Projekts skrejceļš , bet tas norāda uz iespējām.

Šajā darbā tiek izmantots visprogresīvākais rīks, ko sauc par ģeneratīvo pretrunīgo tīklu jeb GAN. Tas sastāv no diviem dziļiem neironu tīkliem, kas darbojas tandēmā, lai efektīvi mācītos no neapstrādātiem datiem. GAN internalizē konkrēta stila īpašības, vienkārši aplūkojot daudzus piemērus, un pēc tam var piemērot šo stilu esošam apģērba vienumam. GAN, ko izstrādājis Google Brain komandas pētnieks, mūsdienās ir aktuāls mašīnmācības temats (skatiet Innovators Under 35: Ian Goodfellow ).

Abi šie projekti tika atklāti Amazon organizētajā seminārā. Pasākumā galvenokārt piedalījās akadēmiski pētnieki, kuri pēta veidus, kā mašīnas var izprast modes tendences. Uzņēmums atteicās komentēt projektus.

Daži seminārā parādīja, kā metodes, kas tiek izstrādātas, lai izsekotu modes tendencēm, varētu sniegt plašāku ieskatu cilvēka uzvedībā. Bala un viņas kolēģi izmanto no Instagram iegūto informāciju kā antropoloģiskās izpētes veidu. Mēs cenšamies saprast, kā cilvēki dzīvo savu ikdienas dzīvi, viņa saka. Tas patiešām ir bezprecedenta cilvēces vēsturē, ka mums ir tik daudz vizuālu ierakstu.

Citi pēta idejas, kuras varētu tieši iekļauties cilvēku skapjos. Grupa no Ilinoisas Universitātes Urbana-Champaign demonstrēja algoritmu, lai identificētu uz modi vērstus sociālo tīklu kontus. Indijas apģērbu vietnes Myntra komanda parādīja programmu, kas uzminē cilvēka pareizo izmēru konkrētam apģērbam no viņa vai viņas iepriekšējiem pirkumiem.

Tims Ūts , Merilendas Universitātes profesors Baltimoras apgabalā, iepazīstināja ar detalizētu informāciju par sistēmu konkrēta stila pārnešanai no viena apģērba uz otru. Viņš ierosina, ka šo pieeju varētu izmantot, lai no jauna uzburtu jaunus apģērba gabalus. Jūs varētu apmācīt [algoritmu] uz sava skapja, un tad jūs varētu teikt, šeit ir jaka vai bikses, un es vēlētos to pielāgot savam stilam, saka Oits.

Tomēr modes dizaineriem, iespējams, vēl nevajadzētu satraukties. Oates un citi norāda, ka var paiet ilgs laiks, līdz mašīna var izgudrot modes tendenci. Viņš saka, ka cilvēki ievieš jauninājumus tādās jomās kā mūzika, mode un kino. Tas, ko mēs neesam redzējuši, ir patiesi jauna mūzikas vai modes stils, ko ģenerēja dators un kas patiešām rezonēja ar cilvēkiem.

Tas tā var būt, bet, runājot par progresīviem algoritmiem, acīmredzot Džefam Bezosam patīk tas, ko viņš redz.

paslēpties