Октябрь 2020 г. Меня познакомили с основателем по имени Анна Ф. Мишель. Анна, предприниматель в душе и человек, который определил промышленную проблему, с которой она столкнулась сама.

Я говорю о процессе проектирования в текстильной (особенно модной) индустрии. Некоторые из крупнейших модных компаний создают около 300 000 дизайнов в год. Они тратят 2–3% своего GMV на процесс от идеи до производства и не знают, будет ли он успешным. yoona.ai занимается этой частью, используя существующие дизайны в сочетании с тенденциями и данными о продажах для создания новых дизайнов. Цель состоит в том, чтобы создать проекты, которые имеют более высокую вероятность быть купленными (на основе данных), и оцифровать процесс.

Когда она рассказала мне об этом процессе, я только что узнал, насколько стара индустрия и каков ее революционный потенциал. Я присоединился к Консультативному совету yoona.ai и мог наблюдать за прогрессом, которого добилась команда. Во время одной из наших сессий мое внимание привлек один слайд.

Какой из них фальшивый? Хм… угадайте что? Только один настоящий. Остальные генерируются помощником ИИ.

Он использует аналогичную технологию, такую ​​как https://www.thispersondoesnotexist.com/, https://thisanimedoesnotexist.ai/ или их совокупность https://thisxdoesnotexist.com/.

Эти страницы, а также yoona.ai используют GAN (Википедия). Подробнее об этом читайте https://medium.com/@danielmanzke/status-quo-getting-into-ai-ml-dnns-21e43a7594e2

Самое главное — это качество данных. Если вы возьмете пирог, яблоко, лодку и самолет, я не уверен, что сгенерирует GAN?

Если вы хотите создавать новые дизайны, вам понадобится куча изображений. Как уже говорилось, yoona.ai извлекает данные о тенденциях и продажах продуктов, получает изображения и позволяет создавать бесконечное количество новых на их основе.

Недавно команда делала проект для Джерри Вебера (Пресс-релиз), и я мог бы застать вас врасплох. Какие из них настоящие или поддельные?

В прошлом году команда проделала колоссальную работу. Чтобы добраться туда, им предстояла каменистая дорога. потому что у вас должны быть правильные данные, и я думаю, что это один из ключевых активов. Получение данных, фильтрация, предварительная обработка и обучение на них.

Дизайнер никогда не узнает, что нужно сделать за кулисами.

Во время моего проекта XMAS мы пройдем различные этапы получения данных, использования машинного обучения для обработки и, надеюсь, сможем создать что-то, чего не существует.

Следите за обновлениями!