ユーザーの好みにマッチした服の画像を生成するGAN。GAN(敵対的学習)ロボティクスTOPGAN(敵対的生成ネットワーク)ユーザーの好みにマッチした服の画像を生成するGAN。2019.05.28ユーザーの好みにマッチした服の画像を生成するGAN。欲しい服はAIが作ってくれる?ShareTweetLINEAIがユーザーの購買データを分析し、ユーザーの好みにマッチしたデザインの服の画像を生成するというシステムが提案されています。近年「オーダーメイド」服が、今、若者を中心に新たな注目を集めていますが、ECサイトにまるで自分の好みを知っているかのようなどストライクなデザインの服を表示させるなんてことも可能になるかもしれません。そこにはECサイトがまるで自分の好みを知っているかのよデザインの服が表示されています。レコメンドシステムの目的は、大量の過去のフィードバックに基づいて、このように、ユーザーにパーソナライズされた提案を薦めることです。ユーザーの嗜好や消費するアイテムの経歴、または嗜好の類似した他のユーザの情報に基き、クリックされる、購入される、など高い評価が与えられる可能性が高いアイテムを識別(またはランク付け)し、ユーザが気に入りそうなアイテムを推薦してくれます。提案された論文は、これらレコメンドシステムを発展させた、AIがユーザーの購買データを分析し、ユーザーの好みにマッチしたデザインの服の画像を生成するというものです。レコメンド機能に加えて、ユーザーの好みにマッチした画像を生成するため画像生成モデルであるGANと組み合わせています。AIがECサイト上の購買データからユーザーの好みの服の特徴量(特徴をデータ化したもの)を抽出し、特徴量に基づきユーザー好みのデザインの服の画像を瞬時に生成します。特定のユーザーとカテゴリがモデルに与えられた場合、ユーザーの嗜好と最も整合性のある新しいアイテム(のイメージ)を生成してくれます。このアイデアは、潜在的なファッションアイテムを探索したり、既存のアイテムの変更を提案したり、特定のユーザーに合わせたアイテムを生成したりなど、既存のアイテムをレコメンドするだけでなく、新しいアイテムのデザインにも役立ちます。ECサイトにまるで自分の好みを知っているかのようなどストライクなデザインの服を表示させるなんてことも技術的には可能です。モデルビジュアルに基づいたレコメンドのためのコンポーネント(基本的にはシャムCNNとBPRの組み合わせ)と、敵対的生成ネットワーク(GAN)に基づく画像生成のためのコンポーネントの2つを組み合わせることにより、提案(検索)と合成の両方を実行できるシステムを構想しています。1つ目は、視覚的にパーソナライズされた推薦システムです。これは従来のレコメンド機能に活用されているアルゴリズムを拡張したもので、Amazonの6つのカテゴリー(男女の靴、トップス、パンツ)における購買データを基にユーザーの好みのスタイルの特徴量を抽出します。パーソナライズされた、可能性が高い購入のランキングを生成できます。次に、学習したシステムをGANと組み合わせます。Maximization(活性化最大化)と呼ばれる方法を使用し、ユーザーの評価を最大化させるアイテムを生成します。この方法はニューラルネットワークにおいて標的のニューロンを活性化する画像を生成するための勾配に基づくアプローチです。ネットワークが学習したことを可視化するために広く使われていますが、最近では画像を合成するためにも使われています。これを利用し価値を最大化するアイテム画像を生成する低次元の潜在コードを繰り返し見つけます。結果データセット内の3つの画像を使用した、GANによって生成された上位3つの画像です。実画像が左(a)で、合成画像が右(b)です。表示されている値は、各画像の(個人化された)嗜好スコアです。生成された画像は元画像のものとは異なりますが同じ類似のスタイルに属しているように見え、既存のアイテムを少し修正して、ユーザーの好みにより近づけていることが分かります。最適化プロセスを得て生成された画像は、元の画像よりも嗜好度が高くなっています。以下の図は、所与のTシャツ/ズボンのペアイメージ(a)が与えられた場合の6人のユーザに対する異なる最適化プロセスの結果が示されています。列(b0)から(b50)は、GANで最適化した連続反復後のイメージを示しています。各画像の優先度は、画像の下に表示されています。このフレームワークは、様々なレコメンデーションシナリオで使用することができ、ファッションアイテムを探索したり、既存のアイテムを修正したり、個人に合わせたアイテムを生成したりすることができます。きめの細かいスタイル制御は、同じアイデアをファッション画像以外のビジュアルデータ、または非ビジュアル形式のコンテンツでも扱うことができます。今後、こういった技術が今後の小売業やアパレルのあり方に大きく影響を与えるのではないでしょうか?例えば、これまで高級、高価格というイメージの強かった「オーダーメイド」服が、今、若者を中心に新たな注目を集めています。手ごろな価格でのオーダーメイドが広がり、ネット上で注文を受け付ける店舗やサイトが続々登場しています。技術の進歩により、オーダーメードの洋服がより簡単に手に入るかもしれません。ユーザー好みの「売れる」確率が高いデザインの服の画像を生成し、それを広告表示したりレコメンドしたりして、オーダーが入った分だけ生産するというシナリオです。このシステムはまだ商業化にはまだ遠い状態ですが、将来のECサイトではこのような光景が当たり前になるのかもしれません。この記事をシェアするLINE記事の内容等について改善箇所などございましたら、お問い合わせフォームよりAI-SCHOLAR編集部の方にご連絡を頂けますと幸いです。顔認識ネットワークに別の...今回紹介するのはニューラルネットワークを騙すGANです。Dee...モデルの脆弱性・様々な精度はデータセットの「粒度」でわ...低解像度ビデオもすぐに高解像度に変換できる超解像アルゴ...Googleが公開した自然言語処理の最新技術、BERT...AI×絵師!彩ちゃんの裏側!...BERTはまだまだ進化する!軽くて強いALBERTが登...MuZeroの衝撃。囲碁のルールを自ら学習しAlpha...深層学習×マルチモーダル。Dee...低解像度ビデオもすぐに高解像度に変換できる超解像アルゴ...モデルの脆弱性・様々な精度はデータセットの「粒度」でわ...AI×絵師!彩ちゃんの裏側!...Googleが公開した自然言語処理の最新技術、BERT...単語の挿入と削除を用いた新時代の文生成手法が登場...メタ学習の欠点を克服?教師なし学習とメタ学習を組み合わ...MuZeroの衝撃。Dee...MuZeroの衝撃。お取り扱いについて株式会社wevnal(以下「当社」といいます。)は、AI-SCHOLAR(以下「本サイト」といいます。)をご利用になる方(以下「ユーザー」といいます。)を遵守すると共に、以下のプライバシーポリシー(以下「本プライバシーポリシー」といいます。)に従い、適切に取り扱うものとします。本プライバシーポリシーにおいて、個人情報とは、生存する個人に関する情報であって、当該情報に含まれる氏名、生年月日その他の記述等により特定の個人を識別することができるもの(他の情報と容易に照合することができ、それにより特定の個人を識別することができることとなるものを含みます。)を意味するものとします。当社は、ユーザーの個人情報を、以下の目的で利用いたします。当社は、ユーザーの同意を得て、以下の提供先に、以下の提供情報内容を以下の手段又は方法で提供することがあります。(1)提供先について登録ユーザーが本サイトにおいて資料の請求、閲覧もしくはダウンロードする場合、その資料の提供元である本サイト掲載企業(当該提供元企業から委託を受けた者を含みます。所属企業ではなく、企業に所属する個人が提供元である場合もあります。)に、以下の情報が提供されます。電磁的な方法による送信また、次に掲げる場合は、関係法令に反しない範囲で、ユーザーの同意なく個人情報を第三者に提供することがあります。一部または全部を外部委託することがあります。委託先における個人情報の取扱いについては当社が責任を負います。当社は、個人を特定できないよう加工した統計データを作成することがあります。当社は、統計データを何ら制限なく利用することができるものとします。して、ユーザーご本人に限り、個人情報の開示、訂正、追加または削除、利用停止、ならびに第三者への提供の停止(以下「個人情報の開示等」といいます)を求めることができるものとします。以下の場合は個人情報の変更等に応じないことがあります。他の法令に違反することとなる場合また、当該個人情報の変更等に多額の費用を要する場合、その他の、個人情報の開示等を行うことが困難な場合であって、ユーザーの権利・利益を保護するため必要なこれに代わるべき措置をとるときは、個人情報の変更等に応じないことがあります。当社サービスは、Cookie及びこれに類する技術を利用することがあります。これらの技術は、当社による当社サービスの利用状況等の把握に役立ち、サービス向上に資するものです。Cookieを無効化されたいユーザーは、ウェブブラウザの設定を変更することによりCookieを無効化することができます。Cookieを無効化すると、当社サービスの一部の機能をご利用いただけなくなる場合があります。当社は、法令等の定めがある場合を除き、必要に応じて、本プライバシーポリシーを変更することができるものとします。プライバシーマークに関して当社は、プライバシーマークの認証を取得しています。パスワードをお忘れの。