Иногда кажется, что новые модные тенденции появляются внезапно, но на самом деле эта мода обычно является результатом месяцев или даже лет тщательного наблюдения и планирования закулисными предсказателями модных тенденций.

Те, кто увлекается тенденциями, заметят тенденцию показов мод и одежды знаменитостей. Они собирают данные о политике, развлечениях, окружающей среде, технологиях и поведении потребителей. Наблюдение за культурой — это отправная точка, позволяющая людям сделать вывод о том, какие цвета, контуры и ткани станут следующей модной тенденцией через два года. продвигать.

Откуда берется мода?

Каррера Курник, главный редактор колонки Fashion Snoops, компании по прогнозированию тенденций, сказал: «Мода — это всегда реакция на окружающую среду. Экономическая среда, эмоциональная среда, политическая среда, а также все различные вещи вокруг нас влияют на наше отношение к моде, включая то, как мы одеваемся, как мы хотим, чтобы другие видели нас, и как мы показываем другим, кто мы есть». Прогнозисты модных тенденций будут наблюдать за любыми изменениями в этих условиях.

По словам Франчески Мустон, вице-президента по моде в прогнозной компании WGSN, настоящий анализ начинается после серии подобных наблюдений. Определив культурную тенденцию, аналитик переводит ее в соответствующую модную динамику. Помимо получения постоянного потока информации от потенциальных потребителей в социальных сетях, компании-прогнозисты также собирают большое количество исторических данных (фотографии выставок, архивы модных журналов и собственные исследования).

В прошлом почти все тренды исходили от элиты фэшн-индустрии. Но социальные сети и культура влияния изменили это. Курник сказал, что Интернет действительно в значительной степени изменил источник информации о моде.

Как искусственный интеллект может стать экспертом в прогнозировании тенденций моды?

Теперь, помимо анализа социальных сетей, многие компании используют программы искусственного интеллекта для отслеживания новых трендов. Например, Fashion Snoops использует ИИ для поиска модных словечек и нового сленга, которые имеют потенциальные тенденции в Интернете.

Искусственный интеллект Watson от IBM может анализировать тысячи изображений с показов мод и анализировать, какие цвета и узоры следует искать ритейлерам в предстоящем сезоне. Алгоритм может игнорировать нерелевантные данные, такие как тип фона и оттенок кожи модели, а затем находить и записывать основные цвета на каждом изображении, получая, наконец, данные о частоте каждого цвета.

Он также может выполнять аналогичный анализ образцов ткани и находить сходство между различными показами мод. Предсказатели модных тенденций не могут вовремя проанализировать столько данных для следующего сезона, использование искусственного интеллекта для выполнения этой тяжелой работы позволяет модницам сосредоточиться на поиске новых тенденций в менее традиционных областях, таких как кино, телевидение и даже политика.

Исследователи говорят, что возможности ИИ в прогнозировании тенденций на этом не заканчиваются. Как мы все знаем, индустрия моды — это отрасль, которая приносит много вреда окружающей среде, на ее долю приходится 10 % мировых выбросов углерода, ежегодно отправляя на свалки до 9 миллионов тонн текстиля . Чтобы решить эту проблему, системы искусственного интеллекта могут помочь производителям одежды прогнозировать спрос на каждый стиль. Когда новый продукт выходит на рынок, если ИИ может прогнозировать продажи этого продукта на два месяца вперед, это может помочь минимизировать непроданные запасы. Сокращение отходов может стать важным шагом в устойчивом развитии модных брендов.

Размеченные данные высокого качества

С ускорением коммерциализации ИИ и применением технологий ИИ, таких как помощь вождению и чат-бот для обслуживания клиентов, во всех сферах жизни, требования к качеству данных в особых сценариях становятся все выше и выше. Высококачественные размеченные данные станут одним из основных факторов конкурентоспособности компаний, занимающихся искусственным интеллектом.

Если общие наборы данных, используемые предыдущей моделью алгоритма, представляют собой грубые зерна, то в настоящее время модель алгоритма нуждается в индивидуальной питательной еде. Если компании хотят еще больше улучшить коммерциализацию определенных моделей, они должны постепенно переходить от общего набора данных к созданию уникального.

ByteBridge.io, платформа аннотирования данных, управляемая людьми и машинным обучением

ByteBridge, платформа инструментов для маркировки данных с управлением рабочими процессами в реальном времени, предоставляет обучающие данные для индустрии машинного обучения.

Гарантия точности

  • Емкость с помощью машинного обучения может помочь уменьшить количество человеческих ошибок за счет автоматической предварительной маркировки.
  • Контроль качества и контроль качества в режиме реального времени интегрированы в рабочий процесс маркировки, поскольку для обеспечения точности введен механизм консенсуса.
  • Консенсус. Назначьте одну и ту же задачу нескольким исполнителям, и правильный ответ будет тот, который будет получен в результате большинства выходных данных.
  • Все результаты работы полностью проверяются и проверяются машинами и людьми.

Таким образом, ByteBridge может подтвердить, что наши данные принимаются и их точность составляет более 98%.

Экономия затрат на связь

На панели инструментов ByteBridge SaaS разработчики могут запускать проекты по маркировке, используя шаблон инструкций по маркировке, и мгновенно получать результаты.
От онлайн-брифингов по настройке маркировки до поддержки экспертов, передача инструкций уже не так сложна.

Например, вы можете выбрать Ограничивающий прямоугольник и шаблон классификации на информационной панели:

Настройте свой собственный проект аннотации 2D-изображений

  • Разработчики могут контролировать проект маркировки, начиная с задания инструкций по маркировке и заканчивая выводом отзыва по модели оплаты за задачу с четким расчетным временем и ценой.
  • Управление и мониторинг проекта в режиме реального времени
  • Вывод в реальном времени: клиенты могут получать результаты вывода в реальном времени через API. (Мы поддерживаем JSON, XML, CSV и т. д. И мы можем предоставить настраиваемый тип данных в соответствии с вашими потребностями)

Эти инструменты маркировки уже доступны на панели управления: классификация изображений, 2D-бокс, многоугольник, кубоид.

Мы можем предоставить инструменты и услуги для персонализированных аннотаций в соответствии с требованиями заказчика.

НЛП Сервис

Мы предоставляем различные типы НЛП в электронной коммерции, розничной торговле, поисковых системах, социальных сетях и т. д. Наши услуги включают голосовую классификацию, анализ настроений, распознавание текста и классификацию текста (релевантность чат-бота).

"Экономически эффективным"

Сочетание человеческого труда и алгоритмов искусственного интеллекта обеспечивает на 50 % более низкую цену по сравнению с обычным рынком.

Конец

«Высококачественные данные — это топливо, которое обеспечивает бесперебойную работу двигателя ИИ. Чем точнее аннотация, тем выше производительность алгоритма», — сказал Брайан Чеонг, основатель и генеральный директор ByteBridge.

Если вам нужны услуги по маркировке и сбору данных, загляните на bytebridge.io, доступны четкие цены.

Пожалуйста, не стесняйтесь обращаться к нам: [email protected]

источник: https://baijiahao.baidu.com/s?id=1692197701977257005&wfr=spider&for=pc