Искусственный интеллект меняет одежду

Искусственный интеллект меняет одежду

Искусственный интеллект в индустрии моды

Сегодняшняя индустрия моды стоит 2,5 триллиона долларов США в год. Между прочим, это 2% мирового ВВП. Вывод, - у ведущих мировых брендов моды денег дополна. Первые три места самых богатых людей мира занимают Джефф Безос, и Илон Маск. А знаете, кто на третьем месте? Бернард Арнотт! Это владелец Louis Vuitton. У него более 200 миллиардов долларов США.

Но у индустрии моды есть проблема. Большая проблема. Эта проблема, - идеи! Людей стало больше. В количественном выражении. Люди стали разнообразней. Вкусы сильно разнятся у людей. У людей слишком много разных образов, и еще больше разных вкусов.

Если вы сделаете ставку на несколько ключевых стилей, вы можете очень быстро все потерять. Как это произошло с главой Victoria's Secret. Это человек старой закалки, который потерял более половины своего состояния за последние 5-ть лет. Цена его известного бренда нижнего белья упала с 10-ти миллиардов долларов США до 1,1 миллиарда долларов.

Как оставаться в авангарде моды? Как чётко чувствовать вкус заказчика? Один из вариантов - привлечь в процесс искусственный интеллект.. Он сможет отследить эту ситуацию! 

Решение непростых задач

 Одежда разрабатывается для удовлетворения потребностей индустрии моды. Затем создаётся конкретный  новый продукт, который планируют выпустить через несколько месяцев. Для того, чтобы получить преимущество перед конкурентами. И конечно в ход идёт всё, на что способен ИИ. Искусственный интеллект. 

  • машинное обучение,
  • компьютерное зрение,
  • глубокое обучение,
  • интеллектуальный анализ данных,
  • даже обработка естественного языка (чтобы понять контекст, в котором пользователи социальных сетей обсуждают определенную тенденцию).

 02

Например, стартап Finesse предсказывает, какой может быть следующая тенденция, а затем быстро, всего за 25 дней, производит небольшие тиражи одежды. Которые так же быстро раскупаются. А тут, как тут, уже пришла новая партия, еще более актуальная. Фирма заявляет, что у нее очень мало остатков. Все раскупается за несколько недель. Другие бренды о такой эффективности только мечтают - им приходится создавать торговые точки, или годами хранить коллекции на складах.

Как вы, знаете, теперь вы можете просто сфотографировать пару джинсов или кроссовок, которые вам нравятся, и сопоставить это изображение в Интернете, чтобы найти точное название модели. Такую функциональность предлагает приложение Amazon, оно доступно на смартфонах Google и в Instagram. Это помогает, когда вы хотите "ох, точно такой же жакет!". Сделайте фото, из поиска на сайт нажмите кнопку «Заказать».

Но это самая примитивная модель работы искусственного интеллекта. Он здесь нужен только для распознавания. Настоящие алгоритмы уже способны на большее, чем люди думают. Многие компании в США, Европе, и, конечно, Китае, экспериментируют с данными, экспортированными из вашего поведенческого календаря.

Они находят информацию о вашей, ну например, будущей поездке, или (с помощью файлов cookie) о погоде в вашем городе. А потом на сайте, который вы посещаете, или в приложении, которое вы запустили на смартфоне, рекомендуют актуальную распродажу одежды и обуви.

Например, если вы скоро собираетесь в Сочи, то майки без рукавов будут появляться чаще. Вы едете в Нарьян-Мар, и следующее, что вы увидите в рекламных баннерах, будут свитера. Которых вы никогда в своей жизни не видели. Послезавтра пойдет дождь?  Вам предложат дождевики, и зонты...

PlateIzPautiny

Только злободневное

Есть такое дивное соотношение, - 80-т на 20-ть. Или 20-ть га 80-т. Это уж кому как... В любом случае, это, так называемый, закон Парето. «20 % усилий дают 80 % результата, а остальные 80 % усилий — лишь 20 % результата». Эмпирический, конечно, закон. Но он работает... Например 20-ть процентов клиентов приносят 80-т процентов прибыли, и наоборот... Примеров полно.

А сколько, в настоящее время, вещей из своего гардероба вы используете постоянно? В среднем только 20-ть процентов! 80-т процентов лежит мёртвым грузом. Оп, выглянул Парето... Просто пылятся в гардеробе, 80-т процентов вещей!

Кстати, это может быть интересным. По статистике, 25% одежды людей из развитых стран не используется, потому что они ждут, что  похудеют...

Короче. ИИ может помочь в полной мере использовать потенциал купленной вами одежды. Например, Startup Pureple предлагает предметы, соответствующие существующим нарядам, и создает законченный наряд. Учитывается собственная база данных компании, и реакция пользователей. Не нужно проверять, «подходят ли эти джинсы к синей футболке». Основываясь на предыдущих решениях пользователей, программа сама решает, что выглядит хорошо, а что не очень.

 Крупнейшие компании, работающие с данными, ожидают величайших достижений в области крутого и модного ИИ. У них очень много пользователей, и информации о истинных вкусах этих пользователей. Со всеми вытекающими отсюда.

Viljam Li

 Два основных бойца на модном сетевом ринге сейчас, это

  1. Amazon,
  2. Facebook.

Последние несколько лет они только и делали, что возились с искусственным интеллектом, понимающим в дизайне одежды. Facebook превращает принадлежащий ему Instagram в грандиозный, по своим масштабам,  рынок. Amazon, в свою очередь, разрабатывает собственные фирменные интеллектуальные алгоритмы. Алгоритмы настолько интеллектуальны, что имеют свои имена уже. Алгоритм для женщин зовут Ella Moon. Мужской, соответственно, Buttoned Down with Goodthreads.

 Что же умеет, разработанный командой Amazon, ИИ? Он может «впитывать» информацию о конкретном стиле моды. А впитав её, создавать новые предметы того же стиля с нуля. Естественно,  работа дизайнера, или художника по костюму, нужна. Во всяком случае пока... Ха-ха. Как минимум, выбрать лучший вариант из предложенных ИИ, необходимость возникает.

Кроме моделирования умная система Amazon ещё выступает и в качестве продавца-аналитика. Поднимает в топ товары с хорошим просмотром, и большим количеством покупок.

Раньше для этого требовались команды, но теперь один алгоритм отлично работает.

Персональный ИИ-стилист 

Огромное поле деятельности открывается искусственному интеллекту в сфере подбора look-ов. Например, программа Finery берет одежду, сканирует все новые купленные товары через подключенную электронную почту, и выбирает комбинации, которые лучше всего будут смотреться на человеке.

Разработчики говорят, что их алгоритмы могут предсказать предпочтения пользователя. Например, если у вас в наборе только кепки и заниженные джинсы, программа поймёт, что вам не стоит рекомендовать галстук. Скорее всего ИИ предложит толстовку с капюшоном.

Amazon запустила аналогичную платформу для своего сайта пару лет назад. У него есть умный помощник стилиста Echo Look.

Это камера со встроенным помощником Алексой. Она, камера, стоит в квартире, фотографирует вас, и оценивает, что на вас надето. Оценка не выставляется, и устройство не скажет «вы ужасны, оценка 2 из 10». Вместо этого он сравнивает два наряда, а затем говорит, какой из них ей больше нравится...

shew mash zinger

 Предсказание стилей будущего

По словам разработчиков, программа знаменует то, что станет популярным через несколько недель или месяцев. Stylumia сочетает в себе компьютерное зрение, обработку естественного языка и поведенческие данные для прогнозирования модных тенденций.

Приложение предназначено для продавцов обуви, или одежды. Они приходят и представляют интересующие их

  • цвета,
  • продукты,
  • стили.

Затем система рассматривает этот запрос и собирает для себя много

  1. релевантных данных,
  2. информация о продукте с собственного веб-сайта бренда,
  3. данные об участии пользователей (фотографии, видео и текстовые теги во всех известных социальных сетях).

Затем Stylumia использует искусственный интеллект, и глубокое обучение, чтобы справиться со всем этим массивом информации. Клиенту представляется сжатая, полезная информация. Например, график, на котором будет видно, что люди думают о продукте сейчас. И чего можно ожидать в будущем. Какие цвета будут в моде, какие нет. Какие вещи сейчас обсуждаются в соцсетях. Это помогает магазину, или дизайнеру, принять осознанное решение.

Сейчас у Stylumia более сотни клиентов. Самые известные из которых, это Puma, Aeropostale, Myntra, Biba.

ИИ сокращает мусор

 Скептики, конечно, скажут, что, мол, алгоритмы бездушны. Они не могут заменить, а тем более понять моду... Ну да. Так и есть. Но речь и не идёт о полной замене человека - художника. Задача такая не ставится. Но мнение экспертов однозначно. Они уверены, что хороший ИИ тоже может славно справится с задачей, а во многом даже человека и опередить.

Во всяком случае, например, сделав моду чище. В прямом смысле чище. Химически. Угадывая тренды ИИ сократит грязные выбросы в окружающую среду. Нет избытка в предложении, - меньше производство. Увы, сегодня, почти всё произведённое становится достоянием свалки. Только в Британии выбрасывают более 300 000 тонн хорошей, качественной одежды каждый год. А просто её никто не купил.

 

НА ГЛАВНУЮ

Хотите стать автором и разместить свой материал на страницах ресурса? Это сделать проще, чем вы предполагаете... Присылайте заявку на адрес Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.

Enter your email address:

Delivered by FeedBurner

Сайт кроя, шитья, книги, статьи, видео... Швейный кружок
Подписаться письмом

 

Добавить комментарий


Защитный код
Обновить

Похожие материалы

  • Выбор иглы для швейной машинки

  • Клеевые

  • Влажно-тепловая обработка терминология

  • ИСТОРИЯ СОЗДАНИЯ SINGER

  • История изобретения швейной машины

 

Яндекс.Метрика

Cache hits : 0 [0%]
Cache misses : 3 [100%]
Cache total : 3
Url added to cache : 0



Misses listIn memory, waiting to be written : 0
Ram used : 0