Новая нейросеть-стилист от Lamoda — обман или революция моды?

Lamoda запустила нейросеть-стилиста. На самом деле, скорее нет

Lamoda, один из самых популярных онлайн-ритейлеров России, недавно объявил о запуске своей новой нейросети-стилиста.

Согласно заявлению компании, данная нейросеть предлагает клиентам персонализированные рекомендации по подбору одежды и аксессуаров на основе индивидуальных предпочтений и пожеланий.

Однако, множество пользователей, попытавшихся воспользоваться этой функцией, отметили, что результаты оставляют желать лучшего. Многие отмечают, что полученные рекомендации не соответствуют их стилю и предпочтениям, а также не учитывают особенности их фигуры и внешности.

Нейросеть-стилист Lamoda: обещания и реальность

Одним из последних нововведений в мире моды стал запуск нейросети-стилиста Lamoda. Компания обещала, что она поможет каждому клиенту подобрать идеальный наряд, учитывая его предпочтения и индивидуальные особенности. Однако на практике использование этой нейросети оставляет желать лучшего.

Проблема заключается в том, что алгоритм, на котором работает нейросеть, далек от совершенства. Часто он предлагает клиентам вещи, которые не соответствуют их стилю и предпочтениям. Например, если человек предпочитает классический стиль, нейросеть может предложить ему одежду в винтажном или спортивном стиле, что весьма неуместно.

Кроме того, нейросеть не учитывает индивидуальные особенности клиента, такие как его фигура, цвета, которые ему идут, и внешние данные. Результатом является то, что многие покупатели остаются недовольными сделанными рекомендациями и не могут найти идеальный наряд.

Для того чтобы нейросеть-стилист стал действительно полезным инструментом, команде разработчиков Lamoda необходимо провести серьезную работу над его улучшением. Прежде всего, необходимо учитывать индивидуальные предпочтения и особенности клиента, а также предлагать рекомендации, которые соответствуют его стилю. Также было бы полезно добавить функции, которые позволяют работать с данными о внешности клиента и предлагать вещи, соответствующие его типу фигуры и цветовому типу. Только в таком случае нейросеть-стилист сможет стать действительно нужным и полезным инструментом для пользователей.

Ограниченные возможности и несовершенство технологии

Ограниченные возможности и несовершенство технологии

Кроме того, некоторые нейросети-стилисты ориентируются только на текущие тренды и модные стили, игнорируя индивидуальность человека. Это может привести к ситуации, когда рекомендации нейросети не отражают настоящие предпочтения и желания пользователя.

Также стоит отметить, что нейросети-стилисты требуют большое количество данных для обучения, включая многообразие стилей и модных тенденций. Это может быть сложно для многих интернет-магазинов, которые не всегда имеют достаточное количество информации для обучения таких алгоритмов.

  • Недостаточная точность предсказаний и рекомендаций
  • Игнорирование индивидуальности пользователя
  • Необходимость большого объема данных для обучения

Низкая точность и неполное понимание пользовательских предпочтений

Не смотря на все преимущества и современные технологии, которые используются в разработке нейросетей, подход Lamoda в создании нейросети-стилиста оставляет желать лучшего. Все пользуются онлайн-заказами вслепую и знают, что далеко не всегда заказанный товар выглядит таким, каким он был на картинке или описан в описании. Возникает вопрос, насколько можно доверять нейросети-стилисту, если у нее возникают проблемы даже с простейшими операциями, такими как определение размера одежды.

Возможно, проблема здесь в отсутствии адекватной базы данных, лежащей в основе работы нейросети. Модели, использующиеся при обучении, вероятно, не в достаточной степени учитывают предпочтения и вкусы пользователей. В результате этого, многим пользователям предложение нейросети может не понравиться. Также, очень важным фактором является возможность нейросети учитывать пожелания клиентов относительно стиля одежды, настроения или событий, к которым будет подобран наряд. Дополнительным недостатком, позволяющим судить о недостаточной точности системы является отсутствие возможности регулировать спецификацию некоторых предметов одежды, когда пользователь полностью уверен в том, какой именно результат он хочет увидеть.

Основные причины низкой точности и неполного понимания предпочтений пользователей:

  • Отсутствие достаточной базы данных
  • Недостаточное обучение нейросети на реальных данных
  • Некорректное определение размеров одежды
  • Отсутствие возможности учета пожеланий клиентов относительно стиля и настроения
  • Отсутствие возможности полностью настроить предметы одежды

В связи с вышесказанным, пользователю всегда стоит оставлять некоторую свободу выбора и доверять своим интуитивным предпочтениям, отдавая предпочтение покупке только в том случае, если он уверен в ее необходимости. Всегда стоит помнить, что ни одна нейросеть не заменит уникальность и индивидуальность каждого человека.

Неудобство и недостаточная персонализация

Не смотря на все преимущества и прогресс, который достигла нейросеть-стилист от Lamoda, все же многие пользователи сталкиваются с проблемами и неудобствами при использовании данного сервиса.

Одной из основных проблем является недостаточная персонализация предлагаемых стилей. Нейросеть-стилист отображает варианты одежды и обуви исключительно из представленных на Lamoda брендов и товаров. Это означает, что пользователи не имеют возможности увидеть стили, которые могут быть доступны в других магазинах. Это ограничение существенно уменьшает гибкость и вариативность предлагаемых стилей и может ограничить возможности покупателя найти идеальную вещь.

Некоторые пользователи также отмечают неудобства, связанные с ограниченными параметрами поиска. Например, нельзя указать конкретные требования к размеру одежды, что может затруднить поиск для тех, кто имеет нестандартные параметры. Кроме того, функционал поиска не всегда позволяет уточнить свои предпочтения и требования, что также может быть потенциально неудобно для пользователей.

В целом, несмотря на некоторые проблемы и ограничения, нейросеть-стилист от Lamoda представляет собой весьма интересное и инновационное решение в сфере онлайн-шопинга одежды. Несомненно, данная технология будет развиваться и улучшаться в будущем, чтобы предоставить пользователям все больше гибкости и возможностей для поиска истинно персонализированного стиля.

Наши партнеры:

Ирина Петренко

Приветствую на странице Ирина Петренко! Здесь я делюсь своими знаниями о том, как привлечь внимание в цифровой эпохе.

Зачем таксисты и врачи неотложки оценивают клиентов?
Айти

Зачем таксисты и врачи неотложки оценивают клиентов?

Оценка клиентов — одно из важных задач для таксистов и врачей неотложной помощи. Несмотря на то, что эти профессии различны по своей сущности и целям, неотъемлемой частью работы сотрудников обеих сфер является оценка пассажиров и пациентов. Для таксистов оценка клиента позволяет принять решение о том, стоит ли принимать его заказ или лучше отказаться. Благодаря оценке […]

Read More
ВКонтакте приобрел домен VK.ru – что? да!
Айти

ВКонтакте приобрел домен VK.ru – что? да!

Крупнейшая в России социальная сеть ВКонтакте снова оставила след в сети, став приобретателем желаемого домена vk.ru. Это событие вызвало бурю эмоций среди пользователей и экспертов, которые обсуждают его значения и последствия. Домен vk.ru является чрезвычайно привлекательным для ВКонтакте из-за своей короткости и легкой запоминаемости. Это дополнение к уже имеющемуся домену vk.com позволит социальной сети еще […]

Read More
Шифрование данных на компьютере – ликбез и проверенные способы
Айти

Шифрование данных на компьютере – ликбез и проверенные способы

В наше время, когда цифровые данные играют важную роль в повседневной жизни, сохранение их конфиденциальности становится все более актуальной проблемой. Хранение личных документов, финансовых данных, коммерческой информации или просто личных фотографий на компьютере может представлять определенные риски. Поэтому необходимость шифрования данных на компьютере становится все более важной для пользователей. Шифрование данных – это процесс преобразования […]

Read More