아마존은 인공지능으로 패션 업계를 바꿀 수 있을까?

세계 의상 신발모자망에 따르면

고단 이 아니다

그러나 회사 는 인공 지능 알고리즘 을 사용하여 스타일리스트 와 대체할 준비 를 하고 있다

.

이 전자 비즈니스 연구원은 현재 관련 기계 학습 시스템을 개발하고 있어 최신 유행의 트렌드를 더욱 효과적으로 발견하고 반응을 보이며 패션까지 조성할 수 있다.

이 연구는 아마존이 소셜미디어에 대한 패션 추세를 실시간으로 추적해 개진기 아래 소매 업무에서 우위를 나타낸다.

특히 회사에서 자신의 의류업의 우위를 확대하는 데 도움을 줄 수 있고, 심지어 이 분야를 주도하기도 한다.

카넬 교수 카비타? 파라 (카비타)는 아시아 마존 (카바타)가 지난 주에 열린 기계와 패션워크숍에 참석했다. 아마존 같은 회사들은 전 세계의 패션 트렌드를 이해하기 위해 노력하고 있다고 말했다.

사업이 전반적으로 바뀌고 있다.

많은 전망성을 지닌 소매상은 이미 인스타그램과 프interest 같은 소셜네트워크를 사용하여 최신 유행 추세를 추적하고 신속하게 반응을 보이고 있다.

구독 서비스 Stitch (Stitch) 처럼 Fix 같은 창업회사는 이미 사용자의 선호와 소셜미디어 활동에 따라 개인화된 상품추천을 받고 있다.

이와 함께 아마존은 자신의 의류 업무를 발전시키며 자신의 의류 브랜드를 개발해 제품의 품질을 향상시키고, 프리미에 대해 전문가 (Wardrobe) 서비스를 내놓으며 사용자가 구매를 확정하기 전에 옷을 입어볼 수 있게 하고 있다.

아마존의 Echo Look 응용 프로그램은 적절한 의상에 매치하기도 한다.

아마존은 더 강력한 기능개발에 힘쓰고 있다.

예를 들어 이스라엘에 위치한 아마존 연구원들은 기계학습 산법을 개발해 그림에 첨부된 몇 개의 탭을 분석하여 특정한 코디가 패션으로 보일지 추정된다.

이 소프트웨어는 제공하는 패션 피드백이나 건의에 따라 조정할 수 있다.

앞서 컴퓨터는 일반적으로 대량의 태그 가 필요해 시각 정보에서 공부할 수 있지만, 많은 현실 세계의 경우 인스타그램에 붙인 그림은 한 개밖에 없을 수 있지만, 아마존의 이런 기계학습 계산법은 용맹지이다.

샌프란시스코 아마존 연구센터 Lab126 은 그림에서 특정 패션 스타일을 배우고 유사한 신제품을 생성할 수 있다. 이런 계산법은 단순한 인공지능 패션 디자이너다.

현재 이런 산법은 실용성을 갖추지 않고 가능성을 암시하고 있다.

관련 연구는 인터넷 (GAN) 을 생성하는 전방 도구를 사용한다.

그것은 두 심층 신경 네트워크로 구성되어 원시 데이터를 통해 효과적으로 학습할 수 있다.

특정 스타일의 속성을 분석한 뒤 기존 의상 제품에 적용할 수 있다.

구글 브레인 팀 연구진이 개발한 개엔도 지금 기계에서 공부하는 화제다.

아마존이 열린 세미나에서 이 두 종목은 대중에게 공개되었다.

이 행사는 주로 기계를 통해 패션 추세를 탐구하는 학술 연구자들을 대상으로 한다.

이 회사는 이 항목에 대해 논평을 거절했다.

세미나에서 패션 추적 추세를 어떻게 개발할 수 있는 기술을 선보여 인류 행위를 더욱 깊이 이해하고 있다.

인스타그램에서 수집한 정보는 인스타그램 연구의 근거로 인류학 연구에 의존하고 있다.

그녀는 "우리는 사람들의 일상을 이해하려고 노력하고 있다고 말했다.

인류 역사상 이것은 정말 전대미문의 것이며, 우리는 이렇게 많은 시각 기록을 가지고 있다.

다른 사람들은 사람들의 옷장을 직접 탐구할 수 있는 생각을 탐구하고 있다.

이노이대학교 에바나 샴페인 분교에서 온 한 연구팀은 패션화 소셜네트워크 계좌를 인식하는 계산법을 선보였다.

인도 의상 사이트 Myntra 의 한 팀은 자신이 개발한 프로그램을 선보여, 사용자로부터 역사적 구매에서 특정 의상에 대한 정확한 사이즈를 짐작할 수 있다.

마리란주 발티모현 대학 교수는 티엠 오츠 교수 (Tim (Tim Tim Oates) 가 특정 스타일을 다른 복장으로 전가하는 방법을 소개했다.

그는 이런 방법은 새로운 의류 제품을 설계하는 데 쓰일 수 있다고 생각한다.

오츠는 "기존의 옷을 통해 계산법을 훈련할 수 있고, 기계에 재킷이나 바지를 디자인해 내 스타일에 적응하고 싶다"고 말했다.

하지만 패션 디자이너는 걱정할 필요가 없을 것 같다.

계기가 패션 분야의 응용과 장래성이 있는 길을 가기로 했다.

그는 “ 음악, 패션, 영화 등 분야에서도 상응적인 혁신을 하고 있다고 털어놨다.

그러나 우리는 아직 보지 못했던 것은 기계에서 만들어진 음악이나 패션 스타일로 공감할 수 있다.

세계 의상 모자 망에 주목해 주세요.