Amazon запускает Shazam для моды: приложение находит одежду, которую вы хотите, анализируя фотографии

0
0

Искусственный интеллект становится все умнее, капиталисты - все хитрее, и вот уже технологии делают возможными самые неожиданные вещи. Не успели мы привыкнуть к приложениям, угадывающим музыку с трех нот, как на помощь уже спешат расширения, распознающие растения по узору на листе и отгадывающие созвездия за пару секунд.

Я угадаю этот бренд с первого взгляда

Модники и модницы по всему миру в восторге. На рынке появилось приложение, способное по фотографии угадать, что надето на любом человеке. Может показаться, что это довольно странное занятие - угадывать, что на ком надето и сколько это стоит. Однако рынок диктует свои условия.

«Амазон», запустивший новый продукт, считает, что он поможет клиентам находить то, что им нужно, за считанные секунды. Многие, однако, считают, что гигант интернет-торговли будет просто навязывать своим потребителям ненужные им вещи.

Не новинка, но мощно

Стоит отметить, что подобные приложения уже есть у любимого россиянами ASOS и Wayfair. Однако столь мощной клиентской базы, как у «Амазона», нет больше ни у одной компании.

Amazon вкладывает огромные деньги в разработку программного обеспечения и нейросетей, способных давать наиболее точные рекомендации, которые будут полезны пользователям. Используя глубинное обучение, компания позволяет клиентам находить нужные вещи, используя как их собственные фотографии, так и скриншоты.

Рынок одежды в США и Европе считается наиболее переполненным, поэтому нет ничего удивительного в том, что все участники розничной торговли не на шутку переполошились. Ведь конкурировать с таким финансовым и технологичным гигантом привычным брендам будет не так просто.

Несмотря на то, что интерфейс чрезвычайно прост для пользователя и взаимодействие клиента с продуктом очень удобно, за ним стоит очень сложная технология, на которую потрачено много усилий и денег, а значит, и ее конкурентоспособность более чем высока.

Нашли нарушение? Пожаловаться на содержание