Технологии искусственного интеллекта в работе модельера, дизайнера, конструктора.
/нейросети в индустрии моды/
+7(499)476-23-56 +7(925)169-15-54 info@inistek.ru
главная страница > статьи > нейросети
Многие бренды обновляют коллекции не раз в сезон, как было раньше, а раз в несколько недель, так что от дизайнеров требуется огромная скорость при сохранении уникального индивидуального дизайна. Благодаря нейросетям и искусственному интеллекту, любой дизайнер может ускорить и упростить свою работу, используя и математику и творческое воображение.
Методы искусственного интеллекта сейчас используют во многих областях производства, включая работу дизайнеров и модельеров. В 2021 году в Индии создали программу, которая с помощью нейросети и машинного обучения создает дизайн одежды. Она делает это быстрее человека и анализирует не только современные модные тренды, но и спрос на модели прошлых лет, предсказывая, что точно купят в этом сезоне. Проект, прогнозируя спрос, поможет решит проблему перепроизводства устаревших моделей, подскажет новые тренды в дизайне. С развитием компьютерных технологий, методы искусственного интеллекта логично вписываются в структуру промышленного производства. Сейчас процесс создания самих моделей и эскизов можно отдать на исполнение машинам.
Искусственный интеллект расширяет возможности и оптимизирует работу модной индустрии: алгоритмы позволяют распознавать одежду по фото, побывать в виртуальной примерочной, не вставая с дивана, подобрать идеальный размер. Программа автоматически сконструирует лекала, обеспечит техническое размножение лекал по размерам, ростам и полнОтам. Так например, дизайнеры давно работают с Autodesk Dreamcatcher, который использует алгоритмические методы чтобы создавать различные абстрактные дизайны. Искусственный интеллект возьмет на себя менее творческую работу, дизайнеры смогут больше времени уделять креативу.
Дизайнеры ориентируются на удачные работы коллег, на международные показы ведущих модельеров, на собственный опыт. Искусственный дизайнерский интеллект не ориентируется ни на кого. Он открывает такие приемы, которые никогда бы не придумал бы ни один человек. Он способен создавать действительно новое, предлагая удивительно смелые и неожиданные идеи.
Дизайнеры ориентируются на удачные работы коллег, на международные показы ведущих модельеров, на собственный опыт. Искусственный дизайнерский интеллект не ориентируется ни на кого. Он открывает такие приемы, которые никогда бы не придумал бы ни один человек. Он способен создавать действительно новое, предлагая удивительно смелые и неожиданные идеи.
Сложности и ограничения в применении искусственного интеллекта и нейросетей.
/искусственный интеллект в индустрии моды/
Конечно стоит помнить что нейросети, как и любой математический инструмент - не универсальны, не всеобщая панацея, они имеют ряд ограничений и применимы к вполне определённому классу задач.
Способности нейросетей не столь велики, как это рекламируется.
И это связано даже не с устройством, или алгоритмом, осуществляющим прогноз, а с самим происходящим явлением. Только в том случае, когда во внимание берутся существенные параметры, на основании которых будет строиться прогноз, будет иметь место некоторый успех. Выбором этих параметров занимаются эксперты в определённой области на основании своего опыта и интуиции, и к прогнозирующим машинам это не имеет никакого отношения. Как только такие параметры определены, можно начать статистическую обработку данных и построить модель явления. Но данная модель будет лишь показывать зависимость (корреляцию) выбранных входных параметров от выходных, которые имели место в прошлом. Были опубликованы научные статьи, показывающие что нейросетевые методы не имеют в этом отношении серьёзных преимуществ по сравнению с классическими статистическими методами прогноза. Единственно, разницу составляет то, что классические статистические методы требуют расчёта многих сложных уравнений, а нейросетевой подход более естественно решает требуемые уравнения, что связано с его устройством. Нейросетевые методы — это по сути способ решения систем уравнений с большим числом неизвестных коэффициентов. Алгоритм поиска этих коэффициентов технически более быстрый, чем у аналогичных классических способов решения. С точки зрения развития вычислительной техники и программирования, нейронная сеть — способ решения проблемы эффективного параллелизма, и, если задача допускает распараллеливание, она решается нейросетью быстрее и эффективнее чем классическими методами.
Нейросеть и прогноз продаж продукции.
Статистические параметры прогноза продаж как правило, рассчитывается через нормальное распределение или через распределение Пуассона. Но нормальное распределение свойственно только менее 10% товаров из всего ассортимента магазина, которые покупают регулярно и стабильно. И корректно рассчитать будущие продажи можно только для них. Так же нейронным сетям для обучения необходимо большое количество входных данных о продажах по конкретному товару. Если товар имеет разреженные продажи, то получить достаточно обучающих примеров невозможно. Разреженные продажи, как это ни странно, имеют 90-95% ассортимента типового магазина. То есть для конкретного товара в магазине достаточно иметь не прогноз продаж на будущее, а страховой запас товара.
О данных нечислового характера:
Всякая нейронная сеть принимает на входе числовые значения и выдает на выходе также числовые значения. Более трудной задачей является работа с данными нечислового характера. Чаще всего нечисловые данные бывают представлены в виде номинальных переменных типа Пол = {Муж., Жен.}, цвет, фасон. Однако, нейронные сети не дают хороших результатов при работе с номинальными переменными, которые могут принимать много разных значений.
При решении задачи классификации можно оценить плотность вероятности для каждого класса, сравнить между собой вероятности принадлежности различным классам и выбрать наиболее вероятный. На самом деле именно это происходит, когда мы обучаем нейронную сеть решать задачу классификации - сеть пытается определить (т.е. аппроксимировать) плотность вероятности..
При решении задачи классификации можно оценить плотность вероятности для каждого класса, сравнить между собой вероятности принадлежности различным классам и выбрать наиболее вероятный. На самом деле именно это происходит, когда мы обучаем нейронную сеть решать задачу классификации - сеть пытается определить (т.е. аппроксимировать) плотность вероятности..
Об используемых вероятностных моделях:
Традиционный подход к задаче состоит в том, чтобы построить оценку для плотности вероятности по имеющимся данным. Обычно при этом предполагается, что плотность имеет некоторый определенный вид (чаще всего - что она имеет нормальное распределение). После этого оцениваются параметры модели. Нормальное распределение часто используется потому, что тогда параметры модели (среднее и стандартное отклонение) можно оценить аналитически. При этом остается вопрос о том, что предположение о нормальности не всегда оправдано (например минимаксные решения в классе задач управления H-inf) или данные имеют разреженный и зашумленный характер.
Нейросеть и обучение по историческим данным.
Об обучении по историческим данным.
Вопрос о том, сколько наблюдений нужно иметь для обучения сети, часто оказывается непростым. Известен ряд эвристических правил, увязывающих число необходимых наблюдений с размерами сети (простейшее из них гласит, что число наблюдений должно быть в десять раз больше числа связей в сети). На самом деле это число зависит также от (заранее неизвестной) сложности того отображения, которое нейронная сеть стремится воспроизвести. С ростом количества переменных количество требуемых наблюдений растет нелинейно, так что уже при довольно небольшом числе переменных может потребоваться огромное число наблюдений. Но на практике или нет большого числа наблюдений или существенные параметры системы меняются со временем, и добавление более ранних наблюдений только ухудшает обучение сети и результаты анализа.
Вопрос о том, сколько наблюдений нужно иметь для обучения сети, часто оказывается непростым. Известен ряд эвристических правил, увязывающих число необходимых наблюдений с размерами сети (простейшее из них гласит, что число наблюдений должно быть в десять раз больше числа связей в сети). На самом деле это число зависит также от (заранее неизвестной) сложности того отображения, которое нейронная сеть стремится воспроизвести. С ростом количества переменных количество требуемых наблюдений растет нелинейно, так что уже при довольно небольшом числе переменных может потребоваться огромное число наблюдений. Но на практике или нет большого числа наблюдений или существенные параметры системы меняются со временем, и добавление более ранних наблюдений только ухудшает обучение сети и результаты анализа.
Стационарность или постоянство — свойство стохастического процесса не менять свои характеристики со временем.
Стационарный процесс — это стохастический процесс, у которого не изменяется распределение вероятности при смещении во времени. Следовательно, такие параметры, как среднее значение и дисперсия. Поскольку стационарность лежит в основе многих статистических процедур, используемых в анализе временных рядов, нестационарные данные часто преобразуются, чтобы стать стационарными.
Как в любой задаче прогнозирования необходимо чтобы базовые параметры системы мало менялись со временем. Сильнее всего проблемы отклонения от стационарности проявляются в переобучении, или слишком близкой подгонке.
Как в любой задаче прогнозирования необходимо чтобы базовые параметры системы мало менялись со временем. Сильнее всего проблемы отклонения от стационарности проявляются в переобучении, или слишком близкой подгонке.
Нейросеть и потеря способности к переобучению:
Переобучение нейронных сетей состоит в следующем : модель хорошо объясняет примеры из обучающей выборки, адаптируясь к обучающим примерам, но не учится классифицировать примеры, не участвовавшие в обучении (теряя способность к обобщению). За последние годы было предложено множество решений проблемы переобучения. Наилучший метод это упрощение модели нейронной сети, повышение её робастности (устойчивости).
Нейросети в дизайне - преимущества и ограничения.
/искусственный интеллект в индустрии моды/
Искусственный интеллект, нейросети, машинное обучение - в чем разница.
Цифровизация давно проникла во все сферы жизни. Мы пользуемся голосовыми помощниками, городские системы безопасности распознают лица, по дорогам ездят беспилотные автомобили. Всё это работает с использованием нейронных сетей – математических моделей, сделанных по принципу функционирования сетей нервных клеток живого организма.
В одном из анализов рынка труда делается вывод что половина всех рабочих мест может быть автоматизирована в течение ближайших 20 лет. Основным драйвером этого процесса является применение искусственного интеллекта, как более эффективной замены человеку.
Искусственный интеллект (ИИ)— свойство искусственных интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека. Если упростить, искусственный интеллект (ИИ) — это система или машина, которые могут имитировать человеческое поведение, постепенно обучаться, используя собираемую информацию.
В одном из анализов рынка труда делается вывод что половина всех рабочих мест может быть автоматизирована в течение ближайших 20 лет. Основным драйвером этого процесса является применение искусственного интеллекта, как более эффективной замены человеку.
Искусственный интеллект (ИИ)— свойство искусственных интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека. Если упростить, искусственный интеллект (ИИ) — это система или машина, которые могут имитировать человеческое поведение, постепенно обучаться, используя собираемую информацию.
Нейронная сеть - это математическая модель, один из способов реализации искусственного интеллекта.
Основа сети - особым образом скомпонованная совокупность простейших элементов сети (нейронов). Нейронные сети не программируются в привычном смысле этого слова, они обучаются. С точки зрения математики, обучение нейронных сетей — это многопараметрическая задача нелинейной оптимизации. Обучение сети - это нахождение коэффициентов связей между нейронами. В процессе обучения нейронная сеть способна выявлять сложные зависимости между входными и выходными данными. В случае успешного обучения сеть сможет вернуть верный результат для отсутствовавших данных в обучающей выборке, или прогнозировать поведение системы в ближайшем будущем.
Нейронные сети учатся на примерах. Пользователь нейронной сети выбирают приемлемую топологию, временной интервал исторических данных, а затем запускает алгоритм обучения, который автоматически анализирует структуру и взаимосвязи во входных данных. При этом от пользователя, конечно, требуется набор знаний о том, как следует отбирать и подготавливать данные, выбирать нужную архитектуру сети и интерпретировать результаты, однако уровень знаний, необходимый для успешного применения нейронных сетей, гораздо скромнее, чем, например, при использовании традиционных методов статистики. С точки зрения математики, обучение нейронных сетей — это многопараметрическая задача нелинейной оптимизации.
Заключение.
Искусственный интеллект как мощное средство повышения эффективной работы дизайнеров.
Практическое значение решений задач оптимизации прямо зависит от того, насколько хороша исходная математическая модель. В сложных системах математическое моделирование является затруднительным, приблизительным, неточным. Чем сложнее система, тем осторожнее следует относиться к ее оптимизации. Это замечание относится и к системам с искусственным интеллектом.
С позиций системного анализа отношение к оптимизации можно сформулировать следующим образом: это мощное средство повышения эффективности, но использовать его следует все более осторожно по мере возрастания сложности проблемы:
1. Оптимальное решение часто оказывается неустойчивым: незначительные на первый взгляд изменения в условиях задачи могут привести к выбору существенно отличающихся альтернатив.
2. Рассматриваемая система является частью некоторой большей системы, и тогда локальная оптимизация совсем не обязательно приведет к тому же результату, который потребуется от подсистемы при оптимизации системы в целом. Это приводит к необходимости увязывать критерии подсистем с критериями системы, часто делая ненужной локальную оптимизацию.
3. Критерии характеризуют цель лишь косвенно, иногда лучше, иногда хуже, но всегда приближенно. Максимизация критерия оптимальности часто отождествляется с целью, а на самом деле это разные вещи. Фактически критерий и цель относятся друг к другу как модель и оригинал, со всеми вытекающими отсюда особенностями. Многие цели трудно или даже невозможно количественно описать.
4. Не задав всех необходимых ограничений, мы можем одновременно с максимизацией основного критерия получить непредвиденные и нежелательные сопутствуюшие эффекты.
5 . С целью минимизировать нежелательные эффекты переоптимизации, и создания более устойчивой модели, систему упрощают, уменьшают количество параметров оптимизации.
Несмотря на упомянутые здесь проблемы использования нейросетей, это быстро и успешно развивающееся направление, которое уже сейчас показывает положительные результаты, а возможные недостатки метода в дизайне могут привести к созданию моделей с "изюминкой".