Sistema Asesor de Moda


Para algunas personas es difícil escoger el atuendo para una ocasión especial, una temporada específica del año o simplemente para andar a la moda. ¿Y si dejamos que un sistema nos diga que atuendos están de moda para un momento específico del año?. Esta es una solución de utilidad tanto para las tiendas como para los consumidores.


Dada una colección de moda, ¿cómo podemos ajustar esta colección para adaptarse a las diferentes estaciones del año en diferentes países? Para ello, se utiliza una red neuronal convolucional. Una Red Neuronal Convolucional - CNN es un método para resolver problemas relacionados con el análisis de imágenes. Mejor dicho, cualquier dato que tenga relaciones espaciales (alto, ancho y dimensiones) es aplicable a un modelo CNN.


Esta investigación nació a partir de una iniciativa llamada DeepFashion, el cuál es un sistema de código abierto elaborado por Liu Z. El sistema analizó dos atributos específicos: 280 mil imágenes relacionadas a moda , clasificadas en 46 categorías y las temperaturas globales de 3400 ciudades desde 1750 hasta el año 2013. El modelo agrupa las colecciones dependiendo de estos atributos.

¿Cómo funciona? Se utilizó como ejemplo dos ciudades distintas en temperaturas y en la estación de Otoño: Madrid y Melbourne. A diferencia de Madrid, el verano de Melbourne pasa rápidamente al otoño, con temperaturas que caen varios ° C cada semana. Por lo tanto, se necesita introducir agresivamente elementos de la colección Otoño para que coincidan con los requisitos de calidez de los clientes. Usando una proporción de mezcla de 25–75, se asigna un mayor peso a la colección de Otoño, lo que permite que el modelo extraiga atributos esenciales como capas, mangas largas y materiales más gruesos para mantener calientes a los clientes. En la siguiente imagen les dejo un ejemplo de agrupación de modas dependiendo de las temperaturas.

¿Dejarían que un sistema los asesore en moda? ¿Lo utilizarían?

Les dejo el enlace a la inciativa: https://towardsdatascience.com/temporal-fashion-recommender…

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