香港开了一家FashionAI概念店一秒推荐百种穿搭建议( 八 ) 如何让机器学习和理解什么是时尚

究其原因在于，平台还未很好地帮助消费者进行数据重组，也就是知识重建。

为此，他们联合香港理工纺织与服装学系，从实用场景和机器学习相结合的角度，创立了让机器能够读懂时尚的语言体系。目前，FashionAI对于服装的设计元素，已经有了较系统的认识，包括图案、纹理、颜色等全局属性和领型、袖型、裙型等局部属性，共计30个维度，150多种标签。同时，在学习了来自淘宝上50万造型师的搭配方案，以及天猫品牌的造型建议后，FashionAI未来算法还将持续优化搭配建议。

如何在一个主观的世界里做客观的事情，贾梦雷总结了三条经验：一是符合行业常识，同时要符合消费者的认知；二是为了机器的沟通，要求逻辑上互斥和完备。比如，有一种穿衣风格叫中性，就是女士穿起来看起来非常干练。而职场风干练的中性风，也可是相对女性化的风格。当这两个概念放在一起时，它并不是互斥的，所以机器就会混淆，进而造成识别准确率低的问题。第三条则与计算机视觉相关，要做到视觉可分辨，同时保证样本足够多。

南都记者从阿里方面了解到，目前FashionAI将与时尚服装品牌加深合作，待应用场景成熟，推向市场。此外，阿里下一步研究方向是完成男装领域的认知重构，未来还将实现更复杂高阶的应用，比如辅助设计和商品导购等。

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