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Getrealprice a commencé à utiliser des réseaux de neurones pour créer de nouveaux modèles de vêtements et en prévoir les ventes

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Getrealprice a commencé à utiliser des réseaux de neurones pour créer de nouveaux modèles de vêtements et en prévoir les ventes

La société russe Getrealprice, qui fournit un service de surveillance des prix et de l'assortiment sur Internet, avec l'aide de réseaux neuronaux, a créé des répertoires de "conception de machines" dans les catégories "vêtements" et "bijoux" (bagues et boucles d'oreilles).

"Nous avons activement adopté de nouvelles technologies qui étaient auparavant inaccessibles sans dispositifs GPU à grande capacité de mémoire. Tout le monde peut commander des catalogues de produits de "conception de machines" dans la catégorie "vêtements", ainsi que dans deux catégories de bijoux - "boucles d'oreilles" et "bagues", dont le catalogue compte un total d'environ quatre mille produits", a déclaré Nikita Mikhailov, PDG de la société.

Les dessins présentés dans les catalogues sont créés par des réseaux de neurones générateurs, qui sont à leur tour formés par les photos des produits à fort chiffre d'affaires.

Selon M. Mikhailov, ces catalogues pourraient à l'avenir devenir un outil de travail pour les designers lors de la conception des produits.

Prévoir la vente d'un produit à partir d'une esquisse

En outre, Getrealprice a également développé un service pour les détaillants qui est capable de prévoir les ventes d'un vêtement à partir de son croquis. Grâce au réseau de neurones SketchFinder, il est possible de trouver des produits similaires déjà sur le marché à partir d'un croquis ou d'une photo d'un vêtement et de montrer leur volume de vente réel sur une période donnée.

SketchFinder travaille avec les catégories de vêtements suivantes : pantalons et shorts, vêtements d'extérieur, cols roulés, pulls et gilets, jeans, gilets, combinaisons et salopettes, costumes, manches longues, vestes et manteaux, chemises, sweat-shirts, sweat-shirts, t-shirts et débardeurs, sweatshirts à capuche, accessoires vestimentaires, ainsi que sacs, bottes, baskets, chaussures et tongs.

Le réseau neuronal SketchFinder surveille en trois étapes :

1. Le réseau neuronal traite un croquis, une esquisse ou une photo d'un vêtement. Et le croquis peut être dessiné à la main, sur un ordinateur, ou en utilisant un modèle de vendeur tout fait. Plus l'esquisse est détaillée, plus la sélection d'articles similaires sera judicieuse.

2. Ensuite, le réseau neuronal de SketchFinder divise le dessin en parties élémentaires ("vecteurs"), définit les modèles à utiliser.

3. Après le traitement de l'information, le réseau neuronal produit les 30 premiers articles similaires existants avec leur historique de vente en articles et avec le prix actuel du marché, et une sélection instantanée d'analogues parmi tous les marchés. La recherche d'articles de style similaire peut être effectuée à la fois dans la même catégorie et parmi les articles d'autres catégories.

À propos de la société

Getrealprice est un service de surveillance des prix et de l'assortiment sur Internet avec traitement ultérieur des données obtenues dans son logiciel afin de fixer le prix quotidien optimal pour chaque produit dans n'importe quel magasin en ligne.

La société figure parmi les cinq premières entreprises de son secteur dans la Fédération de Russie, Getrealprice étant le leader à Moscou. Au cours des trois dernières années, les ventes de l'entreprise ont augmenté de plus de 20 %, tandis que sa part de marché intérieur est de plus de 30 %.

Getrealprice travaille à la fois avec des entreprises russes pour soutenir des opérations compétitives sur le marché local, et avec des entreprises étrangères pour faciliter l'expansion opérationnelle rapide de l'éventail des exportateurs mondiaux vers d'autres marchés.

Produits

L'entreprise lance constamment de nouveaux produits et solutions, qui sont développés en fonction des besoins des entreprises dans les réalités d'aujourd'hui. Les services de Getrealprice se distinguent nettement des propositions des sociétés de conseil et des intégrateurs de systèmes par le fait qu'ils sont autonomes, faciles à mettre en œuvre et sans erreur. Le service de Getrealprice est facilement géré par un employé de niveau intermédiaire du commerce électronique. En outre, la société assure la formation de son produit - tant de manière indépendante que par l'intermédiaire d'écoles de commerce partenaires.

Le service comporte plusieurs domaines (Diy et ménage, mode, Ce, beauté et parfum, sport), pour chacun desquels un ensemble d'offres a été développé :

  • Fabricants : contrôler le respect par les revendeurs du prix de vente recommandé ;
  • les détaillants : surveillent leurs prix ainsi que ceux de leurs concurrents ;
  • Les places de marché : surveillent leurs propres prix et ceux de leurs concurrents et fixent automatiquement les prix proposés.

Technologies

La société utilise un certain nombre de technologies pour mettre en œuvre ses activités :

  • des logiciels propriétaires enregistrés et des bases de données (DB) pour comparer les prix des marchandises dans les magasins en ligne ;
  • Gestion du trafic : gestion du trafic des demandes, de la charge des bases de données, des taux de conversion et des requêtes ;
  • émulation du comportement humain : les robots qui traitent les prix sont capables de s'adapter au comportement humain en termes d'algorithme de listage et de chargement de contenu ;
  • dispose de ses propres fermes physiques pour l'analyse syntaxique dans différents pays, ce qui en fait une alternative russe à Crawlera, GeoSurf et Luminati ;
  • applique son propre outil pour la classification des produits d'un grand groupe d'assortiments fragmentés, ce qui permet de gérer n'importe quelle nomenclature de produits, y compris des nomenclatures spécifiques (produits pharmaceutiques, pièces détachées automobiles) ;
  • Les réseaux neuronaux GAN et CNN sont activement utilisés, notamment pour créer de nouveaux designs de produits ou, par exemple, pour imiter le comportement humain (produits Skectfinder, Gan-designs, GetRealPosition).

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