这家电子商务公司的研讨人员今朝正在开辟相干机械进修体系，从而更有用地发明最新时髦趋向并作出反响，乃至可以塑造出时髦。
这些研讨可以或许让亚马逊对社交媒体的时髦趋向停止及时跟踪，从而在改良旗下批发营业中浮现出优势。特殊是可以赞助公司扩展本身在服装网www.vhao.net业的优势，乃至主导该范畴。
康奈尔年夜学传授Kavita Bala加入了亚马逊上周举行的机械进修和时髦研究会，他说：“诸如亚马逊如许的公司一向在尽力懂得全球的时髦趋向。其正在转变全部行业。”
很多具有前瞻性的批发商曾经在应用像Instagram和Pinterest如许的社交收集来追踪最新的风行趋向并敏捷做出反响。像定阅办事Stitch Fix如许的创业公司曾经依据用户偏好和社交媒体运动停止特性化的商品推举。
与此同时，亚马逊正在努力于成长自有服装网www.vhao.net营业，开辟本身的服装网www.vhao.net品牌，进步产物的展现图片质量，并推出Prime Wardrobe办事，让用户在肯定购置之前可以试穿衣服。而亚马逊的Echo Look运用法式乃至会给你适合的服装网www.vhao.net搭配。
而这还远远不敷，亚马逊照旧在努力于更壮大的功效开辟。例如，位于以色列的亚马逊研讨人员开辟了一种机械进修算法，其可以或许经由过程剖析附加到图象上的几个标签，揣摸出特定的搭配能否可以被视为时髦。该软件可以依据所供给的时髦反应或建议停止调剂。
此前盘算机平日须要年夜量的标签能力从视觉信息中进修，然则在很多实际世界的情形下，例如张贴到Instagram的图象，能够只要一个标签，而亚马逊的这类机械进修算法就有了用武之地。
旧金山亚马逊研讨中间Lab126开辟了一种从图象中进修特准时尚作风的算法，然后可以生成相似款式的新产物，可以说这类算法就是一个简略的人工智能时髦设计师。今朝这类算法还不具有适用性，也暗示了一种能够性。
相干研讨应用一种称之为生成反抗收集（GAN）的前沿对象。它由两个深层神经收集构成，可以经由过程原始数据停止有用进修。 GAN经由过程剖析多个样例来肯定特定作风的属性，然后可以将该作风运用于现有服装网www.vhao.net产物。由谷歌Brain团队研讨人员开辟的GAN也是现今机械进修的热点话题。
在亚马逊举行的研究会上这两个项目被公之于众。该运动重要面向经由过程机械进修摸索时髦趋向的学术研讨人员。该公司谢绝对这些项目揭橥评论。
研究会上还展现了若何开辟跟踪时髦趋向的技巧，从而更深刻地懂得人类行动。 Bala和她的同事正在应用从Instagram搜集的信息作为人类学研讨的根据。她说：“我们正在尽力懂得人们的平常生涯。在人类汗青上，这真的是史无前例的，我们有如斯多的视觉记载。”
除亚马逊，还有很多人也正在摸索可以直接探讨人们衣柜的办法。来自伊利诺伊年夜学厄巴纳喷鼻槟分校的一个研讨小组展现了一种用于辨认时髦化社交收集帐户的算法。印度服装网www.vhao.net网站Myntra的一个团队展现了本身开辟的法式，可以或许从用户购置汗青中猜出其关于特定服装网www.vhao.net的准确尺寸。
马里兰州巴尔的摩县年夜学传授蒂姆·奥茨（Tim Oates）引见了将特定作风从一种服装网www.vhao.net转嫁到另外一种服装网www.vhao.net的办法细节。他以为，这类办法可用于设计新的服装网www.vhao.net产物。奥茨表现，“你可以经由过程现有的衣服练习一个算法，然后你可以对机械说设计出一件茄克或一条裤子，我想要顺应我的作风。”
不外，时髦设计师也许无需担忧担忧。 奥次等人指出，机械进修在时髦方面的运用还有很长的路要走。他坦言，“人们在音乐，时髦和片子等范畴也停止响应立异。但我们还没有看到的是一种真正由机械发生的音乐或时髦作风，可以或许与人发生共识。”
