Podrobná bibliografia
| Názov: |
MODA TASARIMI VE YAPAY ZEKÂ. |
| Alternate Title: |
FASHION DESIGN AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE. (English) |
| Autori: |
BAYBURTLU, Çimen, İŞGÖREN, Ayşe Nuriye, ACAR BÜYÜKPEHLİVAN, Gülhan, ÖZNAZ, Demet, CEVİZ, Nuray, SÜNTER EROĞLU, Nilşen, ÇANKAYA, Şeyma, ALBAYRAK, Özlem, DİNÇER, Gökçe |
| Zdroj: |
Journal of Marmara University Social Sciences Institute / Öneri; 2025 Special Issue, Vol. 20, pe1-e49, 49p |
| Predmety: |
ARTIFICIAL intelligence, FASHION design, MACHINE learning, EMPIRICAL research, SUSTAINABILITY, IMAGE recognition (Computer vision), WASTE recycling, TREND analysis |
| Abstract (English): |
Artificial intelligence activities that started with the concept of machine learning since the 50s; It has been involved in all aspects of life for nearly a century, with a line of development ranging from areas such as computer vision, natural language processing, and machine learning to data-driven methods. Artificial intelligence; Fashion trend analysis and forecasting appears in various applications that will help with popularity prediction, clothing matching, visual recognition and style suggestions, makeup transfer, and virtual try-on by analysing fashion photos and data sets. The fashion industry is one of the biggest contributors to global waste, with millions of tons of textiles dumped in landfills every year. In response to this environmental crisis, the concept of upcycling has come to the fore as a promising solution. Upcycling involves converting waste materials into new, highquality products. Artificial intelligence makes significant contributions to sustainability in terms of reducing waste by analysing materials and suggesting the most efficient designs. In this study, artificial intelligence tools, which have been developed using artificial intelligence systems and have become one of the indispensable basic actors of the fashion industry, have been examined and sample designs have been presented using some artificial intelligence supported fashion design tools. [ABSTRACT FROM AUTHOR] |
| Abstract (Turkish): |
50'li yıllardan itibaren makine öğrenmesi kavramı ile başlayan yapay zekâ faaliyetleri; bilgisayarla görme, doğal dil işleme ve makine öğrenimi gibi alanlardan veriye dayalı yöntemlere kadar uzanan bir gelişim çizgisiyle yaklaşık bir yüzyıldır yaşamın her alanında yer almaktadır. Yapay zekâ; moda trend analizi ve tahmini, moda fotoğraflarının ve veri kümelerinin analiz edilmesini sağlayarak popülerlik tahmini, kıyafet eşleştirme, görsel tanıma ve stil önerileri, makyaj transferi ve sanal denemeye yardımcı olacak çeşitli uygulamalarda karşımıza çıkmaktadır. Moda endüstrisi, her yıl milyonlarca ton tekstilin çöplüklere atılmasıyla küresel atıklara en fazla katkıda bulunan sektörlerden biridir. Bu çevresel krize yanıt olarak, ileri dönüşüm kavramı, umut verici bir çözüm olarak gündeme gelmiştir. İleri dönüşüm, atık malzemelerin yeni, yüksek kaliteli ürünlere dönüştürülmesini içermektedir. Yapay zekâ, malzemeleri analiz ederek en verimli tasarımları önererek israfı azaltma yönünde sürdürülebilirlik gönünden önemli katkılar sağlamaktadır. Bu çalışmada yapay zekâ sistemleri kullanılarak geliştirilmiş ve moda endüstrisinin vazgeçilmez temel aktörlerinden biri haline gelen yapay zekâ araçları incelenmiş ve bazı yapay zekâ destekli moda tasarım araçları kullanılarak örnek tasarımlar sunulmuştur. [ABSTRACT FROM AUTHOR] |
|
Copyright of Journal of Marmara University Social Sciences Institute / Öneri is the property of Marmara University, Institute of Social Sciences and its content may not be copied or emailed to multiple sites without the copyright holder's express written permission. Additionally, content may not be used with any artificial intelligence tools or machine learning technologies. However, users may print, download, or email articles for individual use. This abstract may be abridged. No warranty is given about the accuracy of the copy. Users should refer to the original published version of the material for the full abstract. (Copyright applies to all Abstracts.) |
| Databáza: |
Complementary Index |