الگوریتم جیست و چه کاربردی برای طراحی لباس دارد:
الگوریتم مفهومی است که مسائل را با استفاده از دستورالعمل‌های پشت سرهم و به کمک تحلیل‌های ریاضی و منطقی مورد بررسی قرار داده و راه حل مناسبی برای آن ارائه می کند، الگوریتم به ما کمک میکند مراحل حل مسئله را به زبان رایانه نزدیک‌تر کرده و در نهایت آن را به کدهای قابل فهم کامپیوتر تبدیل کنیم.
الگوریتم یکی از راه‌های حل مسئله با روشهای ریاضی و منطقی است، این روش برای نخستین بار توسط خوارزمی (دانشمند ایرانی) مورد توجه قرار گرفت، در حال حاضر اساس اجرای بسیاری از برنامه‌های کامپیوتری روش خوارزمی است، نام الگوریتم نیز به احترام این دانشمند و از کلمه‌ی الخوارزمی گرفته شده است.
اساس اجرای بسیاری از برنامه‌های کامپیوتری، الگوریتم می‌باشد، طرح اصلی خیلی از نرم‌افزار‌هایی که در حال استفاده از آنها هستیم مثل نرم افزارهای طراحی لباس ابتدا توسط الگوریتم و فلوچارت (روندنما) ایجاد و سپس به برنامه و در نهایت به زبان کامپیوتر تبدیل می‌شود
- مقادیر معلوم: اطلاعاتی که در اختیار ما قرار داده شده و باید به کمک آنها به حل مسئله بپردازیم (داده‌ها)
- خواسته‌های مسئله: نتایجی که در اثر انجام محاسبات بر روی داده‌های مسئله حاصل می‌شود (مقادیر مجهول)
- عملیات محاسباتی: دستورات و روابط منطقی که برای رسیدن به خواسته‌های مسئله بر روی داده‌ها و مقادیر مجهول انجام می‌شود.
یادگیری ماشین چیست؟
یادگیری ماشین به سیستم ها اجازه می دهد تا بطور خودگردان، بدون هیچ پشتیبانی خارجی، تصمیم گیری کنند. این تصمیمات در شرایطی اتخاذ می شود که دستگاه قادر به یادگیری از داده باشد و الگوهای اساسی موجود در آن را درک کند. سپس، از طریق تطبیق الگو و تحلیل بیشتر، نتیجه را که می تواند یک کلاسه بندی یا یک پیش بینی باشد، برمی گردانند. یادگیری ماشین یک حوزه گسترده است، اما به سه کلاس یادگیری نظارت شده، بدون نظارت و یادگیری تقویتی دسته بندی می شود. این سه الگو در همه جا برای توانمندسازی برنامه های هوشمند مورد استفاده قرار می گیرند.
- یادگیری نظارت شده
یادگیری نظارت شده محبوب ترین الگو برای انجام عملیات یادگیری ماشین است. به طور گسترده برای داده هایی استفاده می شود که نگاشت دقیقی بین داده های ورودی – خروجی وجود دارد. در این حالت، مجموعه داده ها، برچسب زده شده اند، به این معنی که الگوریتم، ویژگی ها را به طور واضح مشخص کرده و براساس آن، پیش بینی ها یا کلاسه بندی را انجام می دهد. با انجام مرحله آموزش، الگوریتم قادر به شناسایی روابط بین دو متغیر است به گونه ای که می توان نتیجه جدیدی را پیش بینی کرد.
- یادگیری بدون نظارت
در مورد الگوریتم یادگیری بدون نظارت، داده ها صریحا در کلاس های مختلف برچسب گذاری نمی شوند، یعنی هیچ برچسبی وجود ندارد. این مدل با یافتن الگوهای ضمنی قادر به یادگیری داده است. الگوریتم های یادگیری بدون نظارت، داده ها را براساس تراکم، ساختار، بخش های مشابه و دیگر ویژگی های مشابه، شناسایی می کنند. الگوریتم های یادگیری بدون نظارت مبتنی بر یادگیری Hebbian هستند. تحلیل خوشه یکی از تکنیک های بسیار پرکاربرد در یادگیری نظارت شده می باشد. بیایید نگاهی به برخی از الگوریتم های مهم بیندازیم که تحت یادگیری بدون نظارت قرار دارند.
- یادگیری تقویتی
یادگیری تقویتی، حوزه های بیشتری از هوش مصنوعی را در بر می گیرد که به ماشین ها اجازه می دهد تا برای رسیدن به اهداف خود با محیط پویای اطراف خود در تعامل باشند. با این کار، ماشین ها و عامل های نرم افزاری می توانند رفتار ایده آل را در یک زمینه خاص ارزیابی کنند. با کمک این بازخورد پاداش، عامل ها قادر به یادگیری رفتار و بهبود آن در دراز مدت هستند. این پاداش بازخورد ساده به عنوان یک سیگنال تقویتی شناخته می شود. عامل در محیط، برای انجام اقداماتی که مبتنی بر وضعیت فعلی هستند، مورد نیاز است. این نوع یادگیری با یادگیری نظارت شده متفاوت است به این جهت که داده آموزشی دارای نگاشت خروجی است به طوری که مدل قادر به یادگیری پاسخ صحیح است. در حالی که، در مورد یادگیری تقویتی، هیچ کلید پاسخی وجود ندارد که هنگام انجام یک کار خاص، به عامل ارائه شود. وقتی که هیچ مجموعه داده آموزشی وجود ندارد، از تجربه خودش یاد می گیرد.
خوشه بندی
خوشه بندی، که به عنوان آنالیز خوشه ای نیز شناخته می شود، تکنیکی برای گروه بندی مجموعه اشیا مشابه در همان گروه می باشد که متفاوت از اشیا گروه دیگر است. برخی از روش های مهم خوشه بندی به شرح زیر هستند:
۱- K-meams
هدف الگوریتم خوشه بندی k-means، تقسیم n مشاهده در داده ها به k خوشه است به گونه ای که هر مشاهده متعلق به خوشه ای با نزدیکترین میانگین است. این به عنوان نمونه اولیه خوشه عمل می کند.
۲- DBSCAN
این یک روش خوشه بندی است که داده ها را بر اساس تراکم، گروه بندی می کند. این روش نقاطی که در فضا داده می شوند را گروه بندی کرده و نقاط خارج از منطقه کم تراکم را علامت گذاری می کند.
۳- خوشه بندی سلسله مراتبی
در این نوع خوشه بندی، سلسله مراتبی از خوشه ها ساخته می شود.
الگوریتم لباس و طراحی لباس :
در عصر حاضر با توسعه روز افزون فناوری های رقمی و کاربرد آن در ارتقا و تسریع روند تولیدات هنری و نیز کاهش بهره وری روشهای سنتی، کاربرد رایانه در طراحی لباس جایگاه ویژه ای یافته است.که در بسیاری از پژوهش ها و برخی شرکت ها تجارتی الکترونیکی(مانند علی بابا)، الگوریتم ژنتیک محاوره ای که یکی از سامانه های هوشمند در زمینه طراحی لباس و مبتنی بر هوش مصنوعی است، را طراحی کرده اند که با هدف خدمت به کاربران با ارائه پیشنهاداتی، به آنها در پیدا کردن لباس با رنگ و طرح پارچه دلخواه و علاقه مندی ها، زیبایی نشان دادن لباس و اندام و ست کردن لباس کمک کند.
کاربران هنگام جستجوی لباس‌های مورد نظر خود، می‌توانند با کمک این الگوریتم، پیشنهاداتی را به صورت شخصی در مورد ست کردن لباس دریافت کنند. این الگوریتم در یک طرح آزمایشی توانست پیشنهادات کارآمدی را به پنج میلیون کاربر ارائه دهد. علی بابا پیش از این نیز از سیستمی شامل یک آینه هوشمند رونمایی کرده بود که می‌توانست لباس را نمایش دهد و در انتخاب رنگ مناسب به کاربران کمک کند.
هدف طراحان الگوریتم این است که امکان خرید مناسب را در کمترین زمان برای کاربران فراهم کنند.
نادیا روشندل
کارشناس ارشد طراحی پارچه و لباس
آخرین دیدگاه‌ها