亚马逊最近发布了新的Echo Look设备，这是一个改进的亚马逊 Echo 设备，增加了一个摄像头。新功能之一是“样式检查”。来自TechCrunch：
该设备还可以与该公司的 Style Check 配合使用，这是 Echo Look 应用程序的一项功能，它使用机器学习来比较不同的服装选择，并为他们提供整体风格评级。
该应用程序结合了机器学习和风格空间专家的建议。让人工智能在早上挑选你的衣服应该是一个非常有趣的实验。
我对“机器学习”究竟如何确定哪些衣服或多或少时尚感兴趣。我认为风格是一个非常主观的衡量标准，很难用计算机捕捉，但我对使用计算机视觉进行时尚的发展并不特别熟悉。
我并没有抱太大希望亚马逊会披露他们的算法是如何工作的，但是在计算机视觉和风格方面有没有类似的方法？是否有任何关于亚马逊如何实施此方法或已知方法的信息？
从亚马逊发布：
“提交两张照片，根据合身性、颜色、造型和当前趋势，就哪件衣服最适合您的第二意见。随着时间的推移，这些决定会通过您的反馈和我们经验丰富的时尚专家团队的意见而变得更加明智。”
所以，他们想给出两个最好的选择，机器会从中猜出最好的。
这给出了一些提示，机器应该识别和学习以获得智慧：
首先识别不同图片中的哪些衣服在现实生活中是相同的。有助于与其他类似的决定进行比较。
识别人的特征以结合不同类型的服装。不同的衣服适合不同的人。
从销售统计数据或专家中收集的人们的许多自己的意见，也许是通过时尚页面咆哮。
什么样的衣服大多属于自己的top 2。
如果有一些理论可以找到，那么“适合”对您和其他人意味着什么。
编辑：
Pocket-lint 打开后台并说该功能最初是亚马逊购物应用程序的高级功能。我对这篇文章的印象是，分析可能不是即时的，因此背后的智慧可能只是粗暴的人力资源。谁知道。
