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지난번에 질문했던 사람입니다... 스타일을 추천한다는 것에 조건에 따른 사람의 가치판단이 지나치게 많이 들어가서, 그대로라면 성능을 내기 어렵고 차라리 크라우드 소싱으로 그 결과를 학습시키는 것이 낫지 않겠냐고 하셨는데
차라리 원하는 방식의 스타일 이미지를 학습시켜 스타일을 분류하게 한 다음에 개별 상품을 분류시키는 방법으로 추천을 하는게 낫지 않나...
스타일에 맞는 상품을
상의-하의-신발로 '어울리게' 한 셋트씩
상품을 골라내는 데에 어떤 알고리즘을 사용해야 하는 지조차 모르겠습니다.
뭐 이런걸 물어보냐고 생각하실지도 모르겠습니다만 부디 알려주시면 감사드리겠습니다ㅜ
https://www.slideshare.net/MinjiKang31/ppt-79412896?qid=f2ede99e-daa5-42b7-a8ad-735bfbb78e06&v=&b=&from_search=30
지난번 알려드린 이 슬라이드를 보면, Attribute value matrix를 작성한 것을 볼 수 있습니다. 크라우드 소싱으로 사람들의 선택을 정리한 표인데, 옷의 각 속성별로 어울리는 정도를 표시한 것으로 보면 됩니다.
이런 방식을 활용하는건 어떨까요. 전체 조합, 또는 랜덤하게 조합을 검색하여 점수가 높은 세트를 찾을 수도 있습니다. 저도 이쪽 분야는 잘 몰라서 큰 도움은 안될 것 같습니다.