Tommy Hilfiger usa Machine Learning para identificar las tendencias de la moda en las pistas

Machine Learning - Fashion

Cuando la moda se encuentra con la inteligencia artificial

Tommy Hilfiger, una de las compañías más grandes en la industria de la moda, está inspirada en las pistas más famosas del mundo para diseñar, producir y lanzar sus nuevas colecciones en el mercado. Esta tarea ha sido tradicionalmente realizada por expertos en la industria y la moda. Sin embargo, Tommy Hilfiger hizo la pregunta "¿Podemos incluir inteligencia artificial en nuestro proceso de diseño"?

 

Reconocimiento de imágenes para identificar tendencias de moda

Este artículo fue escrito inspirado en la historia original publicada aquí.
Tommy Hilfiger se asoció con IBM y utilizó Watson API de reconocimiento visual, un modelo automático de Machine Learning que clasifica y reconoce objetos en imágenes o videos para analizar automáticamente más de 600,000 imágenes de pistas disponibles públicamente y tratar de identificar las tendencias actuales de la moda.

Además de eso, se formó otro modelo alimentando más de 15,000 imágenes de Tommy Hilfiger para crear conjuntos de datos y con la ayuda de la inteligencia artificial, comprender mejor sus propios diseños.

 

¡Ayuda! ¡Los robots ya están robando nuestros trabajos!

No exactamente... Todos estos nuevos datos e ideas fueron dados a los estudiantes de la Instituto de Tecnología de la Moda como fuente de inspiración para que pudieran dar ideas de diseño creativas para Tommy Hilfiger. A pesar de lo poderoso que es el Machine Learning, aún no puede reemplazar el proceso creativo que puede hacer una mente humana. A continuación puede ver un boceto de uno de los dibujos que realizó la final de este proceso

 

Machine Learning coat

Empujando la innovación aún más

Para ir más allá, los estudiantes de FIT también han decidido incorporar fibras que cambian de color en este diseño que han respondido al análisis general de sentimientos de una cuenta en una red social. Esto se logra fácilmente alimentando el feed de redes sociales a Watson Natural Language API que a su vez analiza el significado y la estructura del texto y devuelve el sentimiento general y la emoción que se encuentran en el flujo. Con esta información, el color de las fibras en la chaqueta se puede cambiar en tiempo real, asignando colores pálidos a emociones tristes y colores brillantes a colores alegres.

 

¡MLab, los especialistas en Machine Learning a su servicio!

Si el Machine Learning lo inspira y cree que desea implementar un caso de uso en su organización, contáctenos. Somos agnósticos y recomendamos e integramos la tecnología que mejor se adapte a sus necesidades. Si las tecnologías disponible no satisfacen sus necesidades, siempre podemos crear un modelo personalizado adaptado a su proyecto.

 

advertencia: MLab no participó en el desarrollo de este proyecto. Simplemente estamos publicando este estudio de caso como inspiración para lo que puede hacer Machine Learning.