Una mirada a la inteligencia artificial: cómo reconoce y clasifica prendas de ropa

inteligencia artificial ropa

Los humanos somos seres muy visuales, por un motivo muy claro. La visión es nuestro sentido primario, puesto que nos permite entender e interactuar con todo lo que nos rodea. Por eso, no es de extrañar que el 50% de nuestro cerebro participe directa o indirectamente en tareas de procesamiento visual. De hecho, las neuronas que se dedican a procesar información visual ocupan un 30% del córtex cerebral.

Por este motivo, durante décadas los científicos han intentado proporcionar a las máquinas la capacidad de  ver. La inteligencia artificial, campo dedicado a conseguir que las máquinas realicen tareas que habitualmente realizarían los humanos, engloba una gran variedad de actividades, entre ellas, la visión por ordenador.

En los últimos años, múltiples empresas e instituciones  han adoptado distintas soluciones de IA para mejorar sus procesos y eficiencia. En el comercio de moda online, por ejemplo, la visión por ordenador y la inteligencia artificial se utilizan para clasificar prendas de ropa, accesorios y zapatos y generar información detallada del producto.  Veamos cómo funciona en más detalle.

Empecemos por los tecnicismos

artificial intelligence, machine learning and deep learning

Como hemos visto, la inteligencia artificial es cualquier técnica que permite a una máquina realizar tareas como si de un humano se tratase.

Puede que también hayas oído hablar del aprendizaje automático o Machine Learning. El aprendizaje automático es una subárea de la inteligencia artificial en la que las máquinas aprenden por medio de la experiencia utilizando datos estructurados o etiquetados que los humanos le proporcionan para que pueda tomar decisiones con conocimiento de causa. Un ejemplo sería los sistemas de recomendación que sugieren productos a los visitantes de una tienda online según su comportamiento y los productos que han visto anteriormente.

Otro término importante a asimilar es el aprendizaje profundo o Deep Learning. El DL es una subárea del aprendizaje automático que requiere una mayor cantidad de datos, pero que, a la vez, permite realizar tareas más complejas. El Deep Learning se caracteriza por redes compuestas de capas de «neuronas» artificiales inspiradas en las conexiones neuronales del cerebro humano. Estas redes interpretan datos y son capaces de identificar patrones y relaciones. Luego, cambian y adaptan ligeramente las conexiones durante distintos estadios de procesamiento de datos para mejorar los resultados.

¿Cómo clasifica las imágenes la IA ?

IA reconoce y clasifica prendas de ropaLa clasificación de imagen hace referencia a la tarea de analizar las imágenes para categorizarlas en distintos grupos. ¿Pero cómo consigue eso un ordenador?

El proceso se inicia con algo bastante simple: los píxeles de la imagen. Los píxeles contienen información sobre el color. Analizando bloques de píxeles y el contraste de color entre ellos, la IA es capaz de detectar bordes y esquinas, y aislar la información relevante para definir las características de los objetos presentes en una imagen.

Tomémos, por ejemplo, la imagen de una camisa vaquera. La inteligencia artificial analizará la prenda de ropa tomando distintos grupos de píxeles de la imagen para detectar diferencias en el color. Estas diferencias ayudarán a definir los bordes de las mangas de la camisa y del cuello. Luego, la IA tendrá en cuenta las línes, el color y las formas para predecir que el objeto tiene un 90% de posibilidades de ser una camisa vaquera.

En las técnicas de deep learning, las imágenes pasan por una red compuesta de distintas capas de neuronas que performan una serie de operaciones antes de proporcionar el resultado. Tras pasar por múltiples capas (lo que da nombre al aprendizaje «profundo), la IA es capaz de extraer una predicción sobre distintas características del objeto en la imagen con cierta seguridad. Gracias a estas capas profundas de neuronas, que forman lo que se conoce como una red neuronal convolucional, puede predecir características muy específicas y detalladas (el color, el patrón, la forma, o el largo de un vestido). En base a eso, sigue aprendiendo y ajustando parámetros para proporcionar los resultados más precisos.

¿Cuál es el valor de la inteligencia artificial para el comercio de ropa?

ai product tagging categorization fashion ecommerce

A medida que exploramos el potencial de las aplicaciones de la IA en el mundo real, vamos dándonos cuenta de que puede agilizar tareas largas y pesadas y proporcionar a las empresas una buena rentabilidad en relación con el dinero invertido.

Las soluciones de software de IA a modo de servicio (SaaS) proporcionan acceso a tecnologías avanzadas sin necesidad de una gran inversión inicial. En el caso del comercio online, las soluciones de generación automática de contenido de producto, como la  que ofrece Catchoom, agilizan los procesos operativos y ponen los productos a disposición de los consumidores en un periodo de tiempo más corto. Esto favorece los beneficios de la empresa por varios motivos, que puedes consultar en esta infografía.

Además, en los casos en los que los comercios de moda online no disponen de información sobre los productos, estas soluciones generan contenido relevante de gran valor para el SEO de una forma automatizada, lo que mejora los resultados de búsqueda y aumenta el tráfico y las conversiones.