アマゾンは人工知能でファッション業界を変えることができますか？

世界服裝靴帽子ネットによると、アマゾンハイエンドではありませんファッションの代名詞だが、同社はスタイリストやデザイナー。

この電子商取引會社の研究者は現在、最新のファッショントレンドをより効果的に発見し、反応し、ファッションを形作ることができる機械學習システムを開発している。これらの研究は、アマゾンがソーシャルメディアのファッショントレンドをリアルタイムで追跡することができ、傘下の小売事業の改善に優位性を示すことができる。特に、同社がアパレル業界での強みを拡大し、その分野を主導するのに役立つだろう。

コーネル大學教授のカヴィータ？バラ（KavitaBala）はアマゾンが先週開催した機械學習とファッションセミナーに參加し、「アマゾンのような會社は世界中のファッショントレンドを理解しようと努力してきた。業界全體を変えている」と語った。

プロアクティブな小売業者の多くは、インスタグラムやPinterestのようなソーシャルネットワークを使用して最新のトレンドを追跡し、迅速に反応しています。サブスクリプションサービスStitchのようなFixのようなベンチャー企業は、ユーザーの好みやソーシャルメディア活動に応じてカスタマイズされた商品の推奨を行っている。

同時に、アマゾンは自社のアパレル事業の発展に力を入れており、自社のアパレルブランドを開発し、製品の展示畫像の品質を高め、Primeを発売しているWardrobeサービスでは、ユーザーが購入を確定する前に服を試著できるようにしています。アマゾンのEcho Lookアプリは、あなたにぴったりの服の組み合わせさえ與えてくれます。

アマゾンはまだ十分ではありませんが、より強力な機能開発に取り組んでいます。例えば、イスラエルにあるアマゾンの研究者は、畫像に添付されたいくつかのタグを分析することで、特定の組み合わせがファッションと見なされるかどうかを推定することができる機械學習アルゴリズムを開発した。このソフトウェアは、提供されるファッションフィードバックまたは提案に基づいて調整することができます。これまでコンピュータは視覚情報から學ぶために多くのラベルを必要としてきたが、多くの現実世界の場合、例えばインスタグラムに投稿された畫像は、ラベルが1つしかないかもしれないが、アマゾンのこの機械學習アルゴリズムは使い道がある。

サンフランシスコのアマゾン研究センターLab 126は、畫像から特定のファッションスタイルを學習するアルゴリズムを開発し、類似のスタイルの新製品を生成することができます。このアルゴリズムは簡単な人工知能ファッションデザイナーと言えるでしょう?，F在、このアルゴリズムは実用性を備えておらず、可能性も示唆している。

関連研究では、対抗ネットワーク（GAN）を生成すると呼ばれる最先端ツールを使用している。2つの深層ニューラルネットワークから構成され、生データを通じて効果的に學習することができます。GANは、複數のサンプルを分析して特定のスタイルの屬性を決定し、既存のアパレル製品にそのスタイルを適用することができます。Google Brainチームの研究者によって開発されたGANも、今日の機械學習の大きな話題です。

アマゾンで開催されたセミナーでこの2つのプロジェクトが公開された。この活動は主に機械學習を通じてファッショントレンドを探索する學術研究者を対象としている。同社はこれらのプロジェクトへのコメントを拒否した。

セミナーでは、ファッショントレンドを追跡する技術を開発する方法も示し、人間の行動をより深く理解することができます。Balaと彼女の同僚は、人類學研究の根拠としてインスタグラムから収集した情報を使用している。彼女は「私たちは人々の日常生活を理解しようと努力している。人類の歴史上、これは本當に前例がなく、私たちはこれほど多くの視覚的記録を持っている」と話した。

他の人たちは、人々のクローゼットを直接探究できるアイデアを模索している。イリノイ大學エバナシャンパン校の研究チームは、ファッション化されたソーシャルネットワークアカウントを識別するためのアルゴリズムを示した。インドのアパレルサイトMyntraのチームは、ユーザーの購入履歴から特定のアパレルに関する正確なサイズを推測できる獨自の開発プログラムを示しています。

メリーランド州ボルチモア県大學教授ティム?オーツ（TimOates)では、特定のスタイルをある服裝から別の服裝に転嫁する方法の詳細を紹介している。彼は、この方法は新しいアパレル製品の設計に使用できると考えている。オッツ氏は、「既存の服を通じてアルゴリズムを訓練することができ、それから機械にジャケットやズボンをデザインすることができ、私のスタイルに適応したい」と話した。

でも、ファッションデザイナーは心配する必要はないかもしれません。奧次氏らは、機械學習のファッションへの応用にはまだ長い道のりがあると指摘している。彼は、「人々は音楽、ファッション、映畫などの分野でも革新を行っている。しかし、私たちが見ていないのは、本當に機械が生み出す音楽やファッションスタイルであり、人と共感できる」と告白した。

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