안녕하세요, 갑갑한 마음에 가입해서 질문을 올려봅니다.
기획서를 작성 중인데 도저히 어떤 방향으로 접근을 해야할지 감이 잡히지 않네요.
목표가 AI의 학습으로 개인화된 코디를 추천하는 서비스인데 어떤 데이터가 필요한지, 어떤 알고리즘을 사용해야 하는지조차 감이 잡히지 않습니다.
코디를 추천할 때 클라이언트가 정해준 기준이 너무 많고 예외가 많아서 학습이 가능한지, 가능하다면 어떻게 해야하는지도 모르겠습니다ㅜ
사람이 세워둔 규칙을 학습시켜서 기계가 자동으로 상품을 추천할 수 있을까요?
학습 시켜야 할 규칙이 어떤 느낌이냐면:
“상의에 무늬(스트라이프,체크 등)가 있을 경우 상의에 주조색이 아닌 보조색이 하의와 같은 색으로 적용(색상의 톤은 체형에 맞는 밝음-중간-어두움으로 적용하여 노출시키고 만일 상의가 솔리드일 경우 정해둔 색상 가중치로 하의 컬러를 적용한다.”
“상의에 무늬가 없을 경우 이너 컬러 - 이너는 무조건 패턴이 있음.
1.흰색이 주조색이 되고 보조색은 자켓 or 하의에 주조색이 합쳐진 컬러의 셔츠
2.흰색이 주조색. 보조색은 아우터의 주조색이 포인트 컬러로 들어간 셔츠”
이런 식인데 체형은 클라이언트 쪽에서 정한 주관적인 유형이고(증명되지 않음) 주조색과 보조색의 기준도 애매합니다, 눈에 잘 띄는 색과 덜 띄는 색의 정의를 못 내리겠다는데...
더 힘든 이유는 먼저 통과된 사업계획서에 '머신러닝'이 들어가 있기 때문인 것 같습니다. 사용자의 데이터를 많이 받느냐, 하면 코디 추천을 위한 설문항목이 12가지(키, 체중, 몸무게, 좋아하는 색, 성향 등)에 불과하기 때문에 그건 또 아닌 것 같습니다.
이건 강화학습으로 풀어야 하는 문제일까요?
아무쪼록 방향을 제시해주시면 정말 감사드립니다...
https://www.slideshare.net/MinjiKang31/ppt-79412896?qid=f2ede99e-daa5-42b7-a8ad-735bfbb78e06&v=&b=&from_search=30
이거 참고해보세요. 말씀하신 것처럼 사람이 규칙을 정하고 추천하는 것은 구현도 어렵고 성능이 안나올 것 같은데요. 크라우드소싱으로 여러 의상조합을 사람들이 판단하고, 이걸 학습하는 방식이 더 나을 듯 합니다.