StyleSnap изменить ваши походы по магазинам

Вспомните, где вы в последний раз видели образ, который вам очень сильно понравился. Это может быть наряд в инстаграмме, образ из вашего любимого фильма либо другая интересная картинка в интернете. Однако, описать то, что вы увидели не всегда удается. Запомнить дизайн, либо пошив, цвет и другие особенности.

И когда вы ищете этот образ в интернете, описывая своими словами, не всегда находится именно то, что так сильно вам понравилось.

Так что же такое такое StyleSnap?

Это новая инновационная функция магазиана Амазон на основе искусственного интеллекта. Для начала вам нужно щелкнуть значок камеры в верхнем правом углу приложения Amazon и выбрать опцию «StyleSnap», затем просто загрузите фотографию или скриншот модного образа, который вам нравится. StyleSnap покажет вам рекомендации для идентичные образы, которые соответствуют вашей фотографии. Что интересно, StyleSnap учитывает различные факторы, такие как бренд, ценовой диапазон и отзывы клиентов.

Что же такое StyleSnap с точки зрения техники

Данное обучение относится к классу методов машинного обучения, основанных на искусственных нейронных сетях, которые вдохновлены работой человеческого мозга. Нейронные сети состоят из миллионов искусственных нейронов, связанных друг с другом, и их можно «обучить» обнаруживать образы нарядов, передавая им серию изображений. Например, если мы загрузим в сеть тысячи изображений макси и юбок-гармошек, это в конечном итоге сможет покажет разницу между двумя стилями. Однако, если мы загрузим образ с одним шотландским килтом, программа может быть сбита с толку и не сможет найти то, что необходимо.

Чтобы нейронные сети идентифицировали большее количество образов, мы можем загрузить большее количество слоев друг над другом. Первые несколько слоев обычно изучают такие понятия, как края и цвета, в то время как средние слои определяют такие узоры, как «цветочный» или «джинсовый». После прохождения всех слоев алгоритм может точно определить такие понятия, как подбор и стиль одежды на изображении.

Однако мы должны сделать еще один шаг вперед – нейронные сети с прямой связью остановятся и в конечном итоге деградируют после добавления определенного количества слоев. Это известно как проблема исчезающего градиента, когда сигнал от обучающих данных настолько распределяется между слоями, что он полностью теряется.

Amazon использует остаточные сети для решения этой проблемы, так как они используют ярлыки, позволяющие сигналу пропускать некоторые уровни в сети. Это помогает сети изучить основные функции, такие как «ребра» и «шаблоны», а затем сосредоточиться на сложных понятиях. Уникальный метод, разработанный исследователями Amazon, позволяет сети изучать новые концепции, а также запоминать то, чему он научился в прошлом – это важно для эффективной работы StyleSnap с большими объемами данных.

Популярность растет с каждым днем

В настоящее время многие знаменитости используют Амазон, что очень сильно помогает продвижению данной программы.  Многие люди, видя это могут быстро найти образы необходимые им. Используя известные картинки, фотографии и изображения.