«Яндекс Маркет» научил нейросеть отличать модную одежду от немодной

Российский маркетплейс «Яндекс Маркет» улучшил свою поисковую выдачу в категории одежды и обуви, воспользовавшись технологий машинного обучения. Теперь сервис чаще показывает покупателям модные вещи вне зависимости от брендов и цен. Это поможет тем, кто ищет одежду и обувь, быстрее находить подходящие товары на сервисе.

поделиться в vk поделиться в telegram

Чтобы улучшить поисковую выдачу, сервис использовал нейросеть команды компьютерного зрения «Яндекса». «Маркет» сам обучил эту нейросеть на данных, подготовленных профессиональными стилистами. Они посмотрели изображения десятков тысяч товаров на маркетплейсе из категории одежды и обуви и ранжировали их от модных к немодным. При работе стилисты учитывали как сегодняшние тренды в моде, так и классические — на все времена.

Обученную нейронную сеть команда «Маркета» назвала Екатериной. Это имя эксперта, которая помогала обрабатывать данные вместе с другими стилистами.

«Маркет» решил использовать нейросеть для улучшения поиска, потому что ассортимент одежды и обуви на сервисе сильно вырос. При этом маркетплейсу не хватало данных о том, как покупатели ищут одежду и обувь и насколько им в этом помогает поисковая выдача. Новая технология позволяет сделать поиск на сервисе точнее с учетом постоянно растущего ассортимента «Маркета» в категории одежды и обуви. В будущем сервис научит нейросеть лучше находить модные товары и в других категориях — например, товары для дома.

«Маркет» теперь также умеет лучше понимать по запросу покупателя, товар из какой категории он ищет, и сортирует результаты поиска так, как будто человек уже сам включил конкретные поисковые фильтры.

Комментарий эксперта

Полина Егармин, CEO Fash In, куратор первой в России магистратуры в сфере fashion tech от СПбГУПТД

В апреле компания OpenAI представила вторую версию своей нейросети — DALL-E 2. И мы уже успели увидеть примеры ее использования для разных индустрий, в том числе и для моды.

Например, нейросеть не только умеет генерировать цифровую одежду по запросу автора, но и потрясающе реалистично «надевает» одежду на фотографию. В одном из примеров использования нейросети в качестве объекта предоставили фото пса и текстовое описание одежды. Предварительно можно выделить область работы нейросети, чтобы с первого раза идеально совместить одежду и объект. Фотошоп больше не нужен и несколько дней ожидания своей фотографии в обновке при покупке цифровой одежды в маркет-плейсе превращаются в секунды. Кстати, на фигуру отлично «сажает» нейросеть от российской компании Texel.

Нейросеть может спрогнозировать стиль и фасон будущей коллекции известного бренда. Например: девушка сгенерировала изображение по запросу «Balenciaga, коллекция осень 2050» и сшила себе такое платье. Нейросеть не генерит лекала, поэтому о физическом результате можно спорить. Но не исключено, что и такая нейросеть может появится в будущем!

Сегодня многие переживают за внедрение этой технологии, ведь обычно считается, что творчество — единственное преимущество, на которое может рассчитывать человек, конкурируя с машинным обучением. Но что если и в креативе ИИ и нейронные сети наши главные помощники? Это позволит ускорить обслуживание клиентов, улучшить взаимодействие с пользователем в магазинах и использовать более устойчивые методы ведения бизнеса. Будущее моды выглядит технологичным.