Amazon StyleSnap - новшество от Amazon Fashion

Каждый из нас хотя бы изредка, но испытывал чувство восхищения, глядя на мастерски подобранную одежду и аксессуары знаменитостей, звезд и других известных личностей в интернете. Иногда это вдохновляет нас на смену собственного имиджа или создание какого-то особенного образа. Однако, чуть позже, столкнувшись с подбором необходимой одежды в интернет-магазине, приходит понимание, что описать в точности фасон, цвет, форму выреза намного сложнее, нежели казалось на первый взгляд. Что уже говорить про поиск на сайте по заданным параметрам. На днях корпорация Amazon объявила о внедрении новой функции, которая в состоянии решить эту проблему.

StyleSnap – уникальное нововведение, работа которого основана на искусственном интеллекте и станет уникальным помощником для шопперов в онлайн магазинах. Для этого вам понадобиться всего лишь сделать снимок с экрана понравившейся модели. Как заявил генеральный директор Consumer Worldwide Джефф Уилк: «Простота взаимодействия с клиентами магазина противоречит сложности самой технологии».

В приложении Amazon появилась опция StyleSnap, после нажатия на которую можно подгрузить фотографию или screenshot образа. Через короткий промежуток времени StyleSnap подберет для покупателя одежду и выдаст результат, который более всего соответствует образу на загруженной картинке. В процессе обработки данных умный помощник мониторит разные факторы, в том числе наименование производителя, диапазон стоимости, отзывы от покупателей.

Технология разработки.

Покупатель видит лишь результат работы StyleSnap, где для получения быстрого ответа достаточно совершить несколько понятных каждому действий. На самом деле за этим скрывается огромный пласт работы, проделанный инженерами и программистами Амазон. Нелегкое это дело для искусственного интеллекта правильно просканировать фото, где звезда или знаменитость может сидеть за столиком в кафе, прогуливаться по улицам города или наслаждаться солнцем на пляже.

Технически СтайлСнеп использует так называемое компьютерное зрение и обучение для идентификации предметов одежды и аксессуаров на картинке, независимо от качества и положения. Приложение в состоянии классифицировать вещи по категориям – платья, брюки, шорты, рубашки и т.д. (в том числе и типам используемых тканей, фасону).

Под глубоким обучением подразумевается метод машинного треннинга, где в процессе участвуют созданные нейронные сети. В них находятся множество искусственных нейронов, связанных друг с другом. В результате можно обучить ИИ идентифицировать наряды, загружая в память тысячи изображений. К примеру, если мы загрузим в сеть множество картинок с изображением узких длинных юбок, а также широких юбок в складочку, то StyleSnap сможет определить разницу между ними. В некоторых слишком запутанных случаях может произойти сбой и результат будет выдан не совсем правильно. Однако, такие случаи тщательно отслеживаются и проводится дополнительное обучение умного приложения.

Внутри искусственных нейронных сетей существует несколько уровней, чтобы ИИ смог идентифицировать как можно больше вещей по разным заданным характеристикам: цвет, материал, узор, фасон, длина и прочее. После прохождения всех уровней, алгоритм может точно определить стиль одежды на изображении и подобрать соответствующий образ.

Впереди у разработчиков еще много работы, чтобы решить все поставленные задачи перед StyleSnap. Так, при добавлении определенного количества уровней, программа начинает деградировать и теряется связь между уровнями. Амазон уже сейчас разработал уникальный метод обучения Стайл Снеп, при котором алгоритм может изучать новые варианты, а также хорошо запоминать то, что он усвоил в прошлом, что невероятно важно для обработки больших объемов данных.

Благодаря инновации в мире интеллектуального интернет-шоппинга от Amazon, клиентам теперь намного проще покупать одежду в зарубежных интернет-магазинах, а известным торговым маркам расширят свою аудиторию. И это только следующий этап в создании новых возможностей для покупателей, чтобы они смогли приобретать товары, которые им нравятся и действительно нужны.