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

Круче микроскопа: как отсканировать рельеф молекулы Круче микроскопа: как отсканировать рельеф молекулы

Что модно рассмотреть через атомный силовой микроскоп?

Популярная механика
18 любимых фильмов Киану Ривза — от «Большого Лебовски» до «Заводного апельсина» 18 любимых фильмов Киану Ривза — от «Большого Лебовски» до «Заводного апельсина»

Киану Ривз поделился своим списком любимых фильмов в интервью

Esquire
«Математическое образование заставляет людей думать по-другому» «Математическое образование заставляет людей думать по-другому»

Математик Федор Богомолов — про ученых и о роли математики в других науках

Наука
Археологи нашли в Армении погребение двух женщин-воинов Археологи нашли в Армении погребение двух женщин-воинов

Археологи нашли погребение всадниц-лучниц

N+1
Синий тигровый попугай Синий тигровый попугай

Но тут на нашем жизненном пути попался идеальный вариант: синий тигровый попугай

Weekend
Гениально и просто! 10 лучших фильмов про величайших ученых, основанных на реальных событиях Гениально и просто! 10 лучших фильмов про величайших ученых, основанных на реальных событиях

10 фильмов-биографий о науке и ученых, которые победили, несмотря на трудности

Популярная механика
«What the fuck is going on? Вот в чем вопрос!» «What the fuck is going on? Вот в чем вопрос!»

Художник Дэмиен Хёрст о реальности и иллюзии, об искусстве и не-искусстве

Weekend
Потусторонние силы Потусторонние силы

Первопроходцы мира цифровой моды рассказывают, чего нам ждать

Vogue
Наступление эпохи викингов объяснили усилением конкуренции в морской торговле Наступление эпохи викингов объяснили усилением конкуренции в морской торговле

Ученые обнаружили активизацию торговых связей благодаря уточнению датировок

N+1
Под какао и мандарины: 14 рождественских фильмов на Netflix Под какао и мандарины: 14 рождественских фильмов на Netflix

Киномарафон классических (а то и приторных) праздничных фильмов

Esquire
Она — моя! 10 российских звезд, которые скрывают своих жен Она — моя! 10 российских звезд, которые скрывают своих жен

Герои нашей подборки убеждены: счастье любит тишину

Cosmopolitan
Сезон открыт: как правильно выбрать экипировку для катания на горных лыжах или сноуборде Сезон открыт: как правильно выбрать экипировку для катания на горных лыжах или сноуборде

Как выбрать горнолыжную экипировку правильно? Как за ней ухаживать?

Популярная механика
Азиатские штучки Азиатские штучки

Паназиатская кухня: почему её так сложно уместить под крышей одного ресторана?

Bones
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
Одна вокруг света: оползень на дороге и закрытая граница Эквадора Одна вокруг света: оползень на дороге и закрытая граница Эквадора

151-я серия о кругосветном путешествии москвички Ирины Сидоренко

Forbes
Кормилец Енисей Кормилец Енисей

Тур по Красноярскому краю, Республикам Хакасия и Тыва

Отдых в России
Бизнес вкрутую: как открыть кафе для завтраков и зарабатывать по 3 млн рублей в месяц Бизнес вкрутую: как открыть кафе для завтраков и зарабатывать по 3 млн рублей в месяц

Основательницы Eggsellent: как проект стал приносить более 3 млн рублей в месяц

Forbes
«Золотые аферистки»: традиции брака в Иране и как девушки на них зарабатывают «Золотые аферистки»: традиции брака в Иране и как девушки на них зарабатывают

Блогерка Кристина Бошчех — о тонкостях иранского менталитета

Cosmopolitan
«Как иронично, что фирме в сфере психического здоровья плевать на психическое здоровье собственных работников» «Как иронично, что фирме в сфере психического здоровья плевать на психическое здоровье собственных работников»

Сотрудники Spring Health жалуются на соучредительницу Эйприл Кох

VC.RU
Исчезновение языков связали с высоким уровнем образования и строительством дорог Исчезновение языков связали с высоким уровнем образования и строительством дорог

Хорошее образование и плотность дорожных сетей связали с исчезновением языков

N+1
Genesis GV70. Продажа перспектив Genesis GV70. Продажа перспектив

Внешность GV70 действительно впечатляет

4x4 Club
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
Факты о норвежской лесной кошке Факты о норвежской лесной кошке

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

Популярная механика
Редкие фото юной Дэрил Ханны — прекрасной и опасной «медсестры» из «Убить Билла» Редкие фото юной Дэрил Ханны — прекрасной и опасной «медсестры» из «Убить Билла»

Дэрил Ханна вечно юна, длиннонога и прекрасна!

Maxim
Любимые автобусы страны Советов Любимые автобусы страны Советов

Самые родные автобусы времен СССР

Maxim
Универсальный актёр Универсальный актёр

Николай Черкасов мог сыграть кого угодно

Дилетант
Живые ёлки напрокат: сколько стоит реализовать экопроект и можно ли на нём заработать Живые ёлки напрокат: сколько стоит реализовать экопроект и можно ли на нём заработать

Как маркетолог Любовь Чернышева основала проект «Живые ёлки напрокат»

VC.RU
Физики разобрались с резонансными и нерезонансными задержками фотоионизации молекулы Физики разобрались с резонансными и нерезонансными задержками фотоионизации молекулы

Физики исследовали однофотонную фотоионизацию молекулы NO

N+1
Острова открытий Острова открытий

Как спланировать свою поездку на Сахалин, где побывать и что посмотреть?

Отдых в России
Растяжка: 12 упражнений и советы тренера Растяжка: 12 упражнений и советы тренера

Растяжка: какие упражнения делать проще и полезнее всего

РБК
Открыть в приложении