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dnf【科技在線】 據(jù)國外媒體宣傳，亞馬遜并不是高端時尚的代名詞，但企業(yè)正準備采用人工智能算法來替代造型師和設計師。 這家電子商務企業(yè)的研究人員目前正在開發(fā)關聯(lián)機器學習系統(tǒng)，從而更比較有效地發(fā)現(xiàn)新時尚趨勢并作出反應，甚至可以塑造出時尚。這些研究能夠讓亞馬遜對社會交往媒體的時尚趨勢進行實時跟蹤，從而在改進旗下零售業(yè)務中顯現(xiàn)出特點。特別是可以幫助企業(yè)擴大自身在服裝業(yè)的特點，甚至主導該行業(yè)。 康奈爾大學教授卡維塔?巴拉(kavita bala)參加了亞馬遜上周舉辦的機器學習和時尚研討會，他說： 諸如亞馬遜這樣的企業(yè)一直在努力了解全世界的時尚趨勢。其正在改變整個領域。 多個具有前瞻性的零售商已經在采用像instagram和pinterest這樣的社會交往互聯(lián)網來追蹤新的流行趨勢并迅速做出反應。像訂閱服務stitch fix這樣的創(chuàng)業(yè)企業(yè)已經根據(jù)客戶偏好和社會交往媒體活動進行個性化的商品推薦。 與此并且，亞馬遜正在致力于快速發(fā)展自有服裝業(yè)務，開發(fā)自己的服裝企業(yè)品牌，提高產品的展示圖片質量，并推出prime wardrobe服務，讓客戶在明確購買之前可以試穿衣服。而亞馬遜的echo look應用程序甚至會給你合適的服裝搭配。 而這還遠遠不夠，亞馬遜依舊在致力于更強大的功能開發(fā)。例如，位于以色列的亞馬遜研究人員開發(fā)了一種機器學習算法，其能夠通過拆析附加到圖像上的幾個標簽，推斷出特定的搭配是否可以被視為時尚。該軟件可以根據(jù)所提供的時尚反饋或建議進行調整。此前計算機一般需要大量的標簽才能從視覺新聞中學習，但是在多個現(xiàn)實世界的情況下，例如張貼到instagram的圖像，可能只有一個標簽，而亞馬遜的這種機器學習算法就有了用武之地。 舊金山亞馬遜研究中心lab126開發(fā)了一種從圖像中學習特定時尚風格的算法，然后可以生成類似格式的新產品，可以說這種算法就是一個簡單的人工智能時尚設計師。目前這種算法還不具備實用性，也含蓄了一種可能性。 關聯(lián)研究采用一種稱之為生成對抗互聯(lián)網(gan)的前沿工具。它由兩個深層神經互聯(lián)網組成，可以通過原始數(shù)據(jù)進行比較有效學習。 gan通過拆析多家樣例來明確特定風格的屬性，然后可以將該風格應用于現(xiàn)有服裝產品。由谷歌brain團隊研究人員開發(fā)的gan也是當今機器學習的熱門話題。 在亞馬遜舉辦的研討會上這兩個項目被公之于眾。該活動首要面向通過機器學習探索時尚趨勢的學術研究人員。該企業(yè)拒這些項目發(fā)表評論。 研討會上還展示了怎么開發(fā)跟蹤時尚趨勢的技術，從而更深入地了解人類行為。 bala和她的同事正在采用從instagram收集的新聞作為人類學研究的依據(jù)。她說： 我們正在努力了解人們的日常生活。在人類歷史上，這真的是前所未有的，我們有如此多的視覺記錄。 其他人正在探索可以直接探究人們衣柜的想法。來自伊利諾伊大學厄巴納香檳分校的一個研究小組展示了一種用于識別時尚化社會交往互聯(lián)網帳戶的算法。印度服裝網站myntra的一個團隊展示了自己開發(fā)的程序，能夠從客戶購買歷史中猜出其關于特定服裝的正確尺寸。 馬里蘭州巴爾的摩縣大學教授蒂姆 奧茨(tim oates)介紹了將特定風格從一種服裝轉嫁到另一種服裝的做法細節(jié)。他認為，這種做法可用于設計新的服裝產品。奧茨表示， 你可以通過現(xiàn)有的衣服訓練一個算法，然后你可以對機器說設計出一件夾克或一條褲子，我想要適應我的風格。

但是，時裝設計師可能不需要擔心。 奧次等人指出，機器學習在時尚中的應用還有很長的路要走。 他坦言，人們在音樂、時尚、電影等行業(yè)也在進行相應的創(chuàng)新。 但是，我們還沒有看到的是，真的是機器產生的音樂和時尚風格，能與人產生共鳴。