Amazon heeft een AI-modeontwerper ontwikkeld

Amazon is nog niet synoniem met high fashion, maar het bedrijf is misschien klaar om het voortouw te nemen als het gaat om het vervangen van stylisten en ontwerpers met altijd zo chique AI-algoritmen.

Onderzoekers van de e-commerce moloch werken momenteel aan verschillende machine learning-systemen die een voorsprong kunnen bieden als het gaat om het spotten, reageren op en misschien zelfs vormgeven van de nieuwste modetrends. De inspanning wijst op manieren waarop Amazon en andere bedrijven zouden kunnen proberen trends in andere gebieden van de detailhandel te volgen, door aanbevelingen te doen op basis van producten die opduiken in posts op sociale media, bijvoorbeeld. En het zou het bedrijf kunnen helpen zijn kledingactiviteiten uit te breiden of zelfs het gebied te domineren.

Er is een hele beweging geweest van bedrijven als Amazon die probeerden te begrijpen hoe mode zich in de wereld ontwikkelt, zegt Kavita Bala , een professor aan de Cornell University die vorige week deelnam aan een workshop over machine learning en mode, georganiseerd door Amazon. Dit verandert de branche volledig.

Een aantal vooruitstrevende retailers maakt al gebruik van sociale netwerken zoals Instagram en Pinterest om de laatste modetrends te volgen en snel te reageren. En startups zoals de abonnementsservice Stitch Fix doen al gepersonaliseerde aanbevelingen op basis van gebruikersvoorkeuren en activiteiten op sociale media.

Verwant verhaal

Verwant verhaal

Amazon zet ondertussen stappen om zijn kledingactiviteiten te versterken, ontwikkelt zijn eigen kledingmerken, investeert in hoogwaardige fotografie voor producten en lanceert Prime Wardrobe, waarmee klanten kleding kunnen passen voordat ze ze kopen. De Echo Look-app geeft je zelfs feedback over je outfits.

Maar Amazon lijkt die algoritmische benadering nog verder te pushen. Een groep Amazon-onderzoekers in Israël ontwikkelde bijvoorbeeld machine learning die, door slechts een paar labels aan afbeeldingen te analyseren, kan afleiden of een bepaalde look als stijlvol kan worden beschouwd. Mogelijk geeft de software modefeedback of aanbevelingen voor aanpassingen. Het werk is vernieuwend omdat computers meestal uitgebreide etikettering nodig hebben om te leren van visuele informatie. Maar in veel echte situaties, zoals een afbeelding die op Instagram is gepost, kan er maar één label zijn.

Een Amazon-team van Lab126, een onderzoekscentrum in San Francisco, heeft een algoritme ontwikkeld dat een bepaalde stijl van mode leert uit afbeeldingen en vervolgens nieuwe items in vergelijkbare stijlen kan genereren, in wezen een eenvoudige AI-modeontwerper. De aanpak is grof en nauwelijks klaar voor Project Runway , maar het wijst op de mogelijkheden.

Dit werk maakt gebruik van een geavanceerde tool die een generatief adversarial netwerk of GAN wordt genoemd. Het bestaat uit twee diepe neurale netwerken die samenwerken om efficiënt te leren van onbewerkte gegevens. De GAN internaliseert de eigenschappen van een bepaalde stijl door simpelweg naar veel voorbeelden te kijken, en kan die stijl vervolgens toepassen op een bestaand kledingstuk. GAN's, die zijn ontwikkeld door een onderzoeker van het Google Brain-team, zijn tegenwoordig een hot topic in machine learning (zie Innovators Under 35: Ian Goodfellow).

Beide projecten werden onthuld tijdens de workshop georganiseerd door Amazon. Het evenement omvatte voornamelijk academische onderzoekers die manieren onderzoeken waarop machines modetrends kunnen begrijpen. Het bedrijf weigerde commentaar te geven op de projecten.

Sommigen tijdens de workshop lieten zien hoe de technieken die worden ontwikkeld om modetrends te volgen, bredere inzichten kunnen geven in menselijk gedrag. Bala en haar collega's gebruiken informatie van Instagram als een vorm van antropologisch onderzoek. We proberen te begrijpen hoe mensen hun dagelijks leven leiden, zegt ze. Het is werkelijk ongekend in de menselijke geschiedenis dat we zo'n groot aantal visuele gegevens hebben.

Anderen onderzoeken ideeën die rechtstreeks in de kasten van mensen kunnen worden verwerkt. Een groep van de Universiteit van Illinois in Urbana-Champaign demonstreerde een algoritme voor het identificeren van modegerichte sociale netwerkaccounts. Een team van de Indiase kledingsite Myntra toonde een programma dat de juiste maat van een persoon raadt voor een bepaald kledingstuk uit zijn of haar eerdere aankopen.

Tim Oates , een professor aan de Universiteit van Maryland in Baltimore County, presenteerde details van een systeem voor het overbrengen van een bepaalde stijl van het ene kledingstuk naar het andere. Hij suggereert dat deze aanpak zou kunnen worden gebruikt om nieuwe kledingstukken van de grond af te toveren. Je zou [een algoritme] op je kast kunnen trainen, en dan zou je kunnen zeggen dat hier een jas of een broek is, en ik zou het willen aanpassen aan mijn stijl, zegt Oates.

Modeontwerpers moeten zich waarschijnlijk nog geen zorgen maken. Oates en anderen wijzen erop dat het lang kan duren voordat een machine een modetrend kan uitvinden. Mensen innoveren op gebieden als muziek, mode en cinema, zegt hij. Wat we niet hebben gezien, is een echt nieuwe muziek- of modestijl die werd gegenereerd door een computer en echt resoneerde met mensen.

Dat kan zo zijn, maar als het gaat om vooruitstrevende algoritmen, houdt Jeff Bezos duidelijk van wat hij ziet.

zich verstoppen