Semi-Supervision Compatibilité Mode

La compatibilité semi-supervisée en matière de mode est une approche d'apprentissage automatique qui combine une petite quantité de données étiquetées avec une grande quantité de données non étiquetées pour améliorer la précision et la personnalisation des recommandations de mode grâce à la technologie de vision par ordinateur. L'objectif de cette méthode est d'optimiser les modèles de correspondance vestimentaire afin qu'ils puissent tirer parti des informations latentes contenues dans les données non étiquetées pour renforcer leur compréhension et leur application des règles de mode, en s'appuyant sur les données manuellement annotées limitées. Sa valeur d'application réside dans l'amélioration de l'expérience d'achat des utilisateurs sur les plateformes de commerce électronique, la promotion du marketing personnalisé, tout en réduisant le coût de l'annotation des données et en améliorant l'efficacité de l'entraînement des modèles.