Регистрация Войти
Вход на сайт

Украинский стартап Cluise представил приложение для подбора одежды (ФОТО)

2 мая 2016 23:30
Украинский стартап Cluise представил приложение для подбора одежды (ФОТО)Команда Cluise уже больше года разрабатывает приложение — «умного» стилиста для шоппинга. Стартап получил инвестиции от Дмитрия Сергеева, основателя Depositphotos, а также попал на страницы Washington Post. Сегодня команда выкатила большое обновление своего приложения для iOS и Android, которое теперь умеет само подбирать пользователю одежду из ассортимента в магазине, при этом ее сразу можно купить. В связи с крупным обновлением разработчики опубликовали приложение на Product Hunt.

Раньше приложение могло анализировать стиль пользователя на основе загруженных фото одежды, рекомендовать то, что подойдет к персональному стилю, советовать продать то, что пользователь редко носит, создавать ежедневные образы, в том числе – на основании и погоды за окном. Когда пользователь начинает пользоваться приложением и нажимает на кнопку «Одень меня», Cluise предлагает базовые образы. Но когда владелец смартфона начинает добавлять свои вещи и луки, приложение учится подбирать новые комбинации под его стиль и вкус.

Читайте также: Puma представила уникального робота, который будет конкурировать с бегунами (ВИДЕО)

После обновления приложение научилось подбирать вещи из магазине – сейчас стартап сотрудничает уже с 25 украинскими магазинами, где продаются вещи украинских брендов (Podolyan, Kachorovska и т.д.). Эти рекомендации базируются на загруженных фото одежды, а также истории лайков этих фото. Понравившуюся одежду пользователь может купить прямо из приложения. Появилась и функция виртуальной примерки: она показывает, с какими вещами из собственного гардероба покупка лучше сочетается. Процесс подбора выглядит так:

Украинский стартап Cluise представил приложение для подбора одежды (ФОТО)


Все эти «фишки» работают на машинном обучении, как рассказывает Кирилл Трусковский, machine learning software engineer. «Для распознавания вещей мы используем Convolutional neural networks и на данный момент достигли точности 89%, это очень хороший результат. Для системы рекомендаций мы используем content based recommender – предлагаем пользователю вещи основываясь на том, что у него уже есть и что ему нравится», – говорит он.

Источник: ain.ua
Рейтинг статьи:
Уважаемый посетитель, Вы зашли на сайт как незарегистрированный пользователь. Мы рекомендуем Вам зарегистрироваться либо зайти на сайт под своим именем.
Оставить комментарий
Ваше имя: *
Ваш e-mail: *
Текст комментария:
Полужирный Наклонный текст Подчёркнутый текст Зачёркнутый текст | Выравнивание по левому краю По центру Выравнивание по правому краю | Вставка смайликов Выбор цвета | Скрытый текст Вставка цитаты Преобразовать выбранный текст из транслитерации в кириллицу Вставка спойлера
Код: Включите эту картинку для отображения кода безопасности
обновить, если не виден код
Введите код: