Nell’articolo si mostra come sia possibile ed utile applicare tecniche di Intelligenza Artificiale in un settore altamente creativo come quello della moda, con particolare riferimento alla previsione dei “trend”. Il lavoro descrive un prototipo di sistema basato sulla conoscenza in grado di generare automaticamente le previsioni dei “trend” nel settore della moda. Nel nostro caso, ogni “trend” e’ rappresentato dai colori utilizzabili per le nuove collezioni che meglio rappresentano le parole chiave e le immagini sulle quali lo stilista ha deciso di incentrare una collezione. Per la rappresentazione in modelli della conoscenza utilizzata dal sistema per le previsioni sono state sperimentate due diverse metodologie: le reti Bayesiane e gli alberi decisionali. Questi modelli sono generati mediante l’utilizzo di tecniche di apprendimento automatico a partire da dataset di previsioni effettuate negli anni passati. Nell’articolo vengono presentati il modo con cui utilizzare tali modelli per la previsione e gli esperimenti svolti al fine di valutare la loro performance.
Application of machine learning techniques for the forecasting of fashion trends
STORARI, Sergio;
2010
Abstract
Nell’articolo si mostra come sia possibile ed utile applicare tecniche di Intelligenza Artificiale in un settore altamente creativo come quello della moda, con particolare riferimento alla previsione dei “trend”. Il lavoro descrive un prototipo di sistema basato sulla conoscenza in grado di generare automaticamente le previsioni dei “trend” nel settore della moda. Nel nostro caso, ogni “trend” e’ rappresentato dai colori utilizzabili per le nuove collezioni che meglio rappresentano le parole chiave e le immagini sulle quali lo stilista ha deciso di incentrare una collezione. Per la rappresentazione in modelli della conoscenza utilizzata dal sistema per le previsioni sono state sperimentate due diverse metodologie: le reti Bayesiane e gli alberi decisionali. Questi modelli sono generati mediante l’utilizzo di tecniche di apprendimento automatico a partire da dataset di previsioni effettuate negli anni passati. Nell’articolo vengono presentati il modo con cui utilizzare tali modelli per la previsione e gli esperimenti svolti al fine di valutare la loro performance.I documenti in SFERA sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.
