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

Можно ли жить без сожалений? Можно ли жить без сожалений?

Причина сожалений – убеждение, что наша жизнь могла бы быть лучше

Psychologies
Труды и дни принцессы Уэльской: почему Диана до сих пор остается кумиром в Британии Труды и дни принцессы Уэльской: почему Диана до сих пор остается кумиром в Британии

Почему Диана до сих пор остается образцом инфлюенс-маркетинга в социальной сфере

Forbes
Конский хвост XXL: 12 крутых вариантов самой модной прически сезона Конский хвост XXL: 12 крутых вариантов самой модной прически сезона

Одна из самых модных причесок сезона — конский хвост XXL

Cosmopolitan
Семен Файбисович. Не такой, как надо Семен Файбисович. Не такой, как надо

Семен Файбисович принадлежит к современному искусству, но всегда сам по себе

Караван историй
87 м² 87 м²

Интерьер с жизнерадостными оттенками Бали по проекту бюро Salmon Lair

AD
10 животных с суперспособностями 10 животных с суперспособностями

При взгляде на способности некоторых животных нам остаётся только завидовать

Популярная механика
Психологи из Беркли назвали 13 книг, которые помогут избавиться от тревоги и стать продуктивнее Психологи из Беркли назвали 13 книг, которые помогут избавиться от тревоги и стать продуктивнее

13 книг, которые помогут стать более продуктивным и научат быть счастливее

Inc.
На войне как на войне: как запах свежескошенной травы защищает ее от опасностей На войне как на войне: как запах свежескошенной травы защищает ее от опасностей

Зачем нужен запах свежескошенной травы?

Популярная механика
Осознанная работа с неосознанными действиями: разбираемся, как внедрять в жизнь новые привычки Осознанная работа с неосознанными действиями: разбираемся, как внедрять в жизнь новые привычки

Можно ли осознанно изменить свои привычки?

Популярная механика
Жизнь в стиле эко Жизнь в стиле эко

5 шагов, которые помогут прийти к более осознанному потреблению

Playboy
Что нужно сделать в новогоднюю ночь, чтобы привлечь здоровье, деньги и любовь? Что нужно сделать в новогоднюю ночь, чтобы привлечь здоровье, деньги и любовь?

Парочка простых ритуалов, которые помогут осуществить задуманное на Новый год

Cosmopolitan
Войны с лейблами и возвращение винила: главные музыкальные итоги 2021 года Войны с лейблами и возвращение винила: главные музыкальные итоги 2021 года

О взлетах и падениях музыкальной индустрии в 2021 году

Forbes
Апокалипсис в раю Апокалипсис в раю

Извержение Кумбре-Вьехи: что (и почему) случилось на канарском острове Ла-Пальма

N+1
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
Тень отцов Тень отцов

Новогодние каникулы — волшебная пора, когда никто не работает и не учится

Men’s Health
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
Европейские «неприкасаемые». Кто такие каготы и почему их презирали Европейские «неприкасаемые». Кто такие каготы и почему их презирали

Даже в просвещенной Европе когда-то существовала бесправная и угнетенная каста

Maxim
Когда вы на грани: что такое нервный срыв и как с ним справиться Когда вы на грани: что такое нервный срыв и как с ним справиться

Что такое нервный срыв, почему он возникает и как себя проявляет

Forbes
Трудности доказательного перехода Трудности доказательного перехода

Как данные, собираемые университетами, могут быть полезны

Наука
Что мы пьем: 8 популярных вопросов о питьевой воде Что мы пьем: 8 популярных вопросов о питьевой воде

Эксперты разрушили самые распространенные заблуждения о водопроводной воды

Популярная механика
«В молодости надо зарабатывать, а когда построишь бизнес — отдавать. Бизнес провалится без доброго взгляда на мир» «В молодости надо зарабатывать, а когда построишь бизнес — отдавать. Бизнес провалится без доброго взгляда на мир»

Что Дмитрий Зимин думал о создании компании, просветительстве и предпринимателях

VC.RU
Английский язык Милы Кунис и самоликвидирующиеся нейроны: секреты нейропластичности Английский язык Милы Кунис и самоликвидирующиеся нейроны: секреты нейропластичности

Отрывок из книги «Живой мозг» о том, как пластичность мозга меняется с возрастом

Forbes
Ком в горле: что это и насколько опасно Ком в горле: что это и насколько опасно

Ком в горле может быть симптомом серьезного заболевания

РБК
Актриса Янина Студилина: «Чудеса приходят к тем, кто в них верит» Актриса Янина Студилина: «Чудеса приходят к тем, кто в них верит»

Янина Студилина о съемках в сериале «Сестры» и секретах красоты

Cosmopolitan
Ошибка Google Play: как исправить проблему Ошибка Google Play: как исправить проблему

Как избавиться от ошибки Google Play без особых усилий

CHIP
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.
«Дом Gucci»: семейный портрет в интерьере «Дом Gucci»: семейный портрет в интерьере

Черная комедия, замечательная сатира, высмеивающая высшее общество и его нравы

GQ
Факты о норвежской лесной кошке Факты о норвежской лесной кошке

Пушистые, социальные, похожие на рысь — что мы знаем о норвежских лесных кошках?

Популярная механика
«Черному зеркалу» — 10 лет. Рассказываем, какие эпизоды сериала воплотились в реальность «Черному зеркалу» — 10 лет. Рассказываем, какие эпизоды сериала воплотились в реальность

Истории из «Черного зеркала», которые казались фантастикой, но стали реальностью

Esquire
Козыри разведчика: как принимать решения по методике британских спецслужб Козыри разведчика: как принимать решения по методике британских спецслужб

Отрывок из книги «Прицельное мышление» о главном навыке разведчика

Forbes
Открыть в приложении