인공지능을 백그라운드로, 이미지 하나를 고르면 제품 중 하나를 매치시켜주는 모델을 만드려고합니다.
예를들어, 1 이미지(파도, 구름, 클래식한 명화, 도심의 모습) 보드 중 사용자가 하나의 이미지를 고른다.
2 이미지의 조형적인 요소를 분류하는 모델을 통해, 그 이미지와 가장 부합하는 제품 하나가 매칭된다.
이런 구조를 생각하고 있는데, 머신러닝쪽으로 전혀 지식이 없는 비전공자라, 요며칠 기존에 진행된 비슷한 프로젝트나, google의 vertex를
사용해서 이미지분류를 체험정도밖에 못했습니다.
제가 독학으로 올해안에 완전히 새로운 알고리즘을 만드는건 불가능한 것 같습니다.
기존에 있는 모델 프리셋을 활용해야 할 것 같은데, 관련해서 제가 리서치 할 수 있는 방법이나 사이트를 알려주실 분 계실까요??
이미지가 몇장이에요?
이미지 스무 개, 제품 스무 개 정도입니다
딥러닝을 전공하는 사람이 아니니까 물어볼게. 이걸 딥러닝으로 하려는 이유는? 20개의 이미지와 20개의 제품이면 매뉴얼하게 매칭하는게 누가봐도 이득인데? - dc App
윗사람 말대로 예술에 조예 깊은 사람이 제품군 다 기억해서 추천해주는 게 훨씬 효과적이고 고객 입장에서도 만족스러울 것 같다 제품수가 워낙 적어서.. 많아지면 몰라도