Nellʼarticolo 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» è 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 lʼutilizzo di tecniche di apprendimento automatico a partire da dataset di previsioni effettuate negli anni passati. Nellʼarticolo vengono presentati il modo con cui utilizzare tali modelli per la previsione e gli esperimenti svolti al fine di valutare le loro performance.

Applicazione di algoritmi di apprendimento automatico per la previsione di "trend" nel settore della moda

VALLI, BERNARDO
2010-01-01

Abstract

Nellʼarticolo 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» è 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 lʼutilizzo di tecniche di apprendimento automatico a partire da dataset di previsioni effettuate negli anni passati. Nellʼarticolo vengono presentati il modo con cui utilizzare tali modelli per la previsione e gli esperimenti svolti al fine di valutare le loro performance.
File in questo prodotto:
Non ci sono file associati a questo prodotto.

I documenti in IRIS sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.

Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/11576/2512706
Citazioni
  • ???jsp.display-item.citation.pmc??? ND
  • Scopus ND
  • ???jsp.display-item.citation.isi??? ND
social impact