심층 컨볼루션 신경망을 이용한 화장품 추천을 위한 고급 피부 카테고리 예측 시스템

현재 화장품은 개인의 외모에 매우 중요하다. 고객들은 온라인 쇼핑과 전자상거래 웹사이트를 통해 다양한 제품에 접근할 수 있다. 인간의 피부에 적합한 제품을 선택하는 것은 매우 도전적이다. 따라서 이 연구에서는 피부 유형에 기반하여 적합한 제품을 정확하게 결정하는 새로운 시스템을 제안하였다. 구성은 피부 유형, 즉 건성, 지성 또는 정상성에 따라 다르다. 제안된 구성은 기존 방법보다 우수할 것이다. 이 피부 제품 선택 과정은 딥 러닝 기법을 활용하여 쉽게 만들어졌다. 뷰티 산업은 시간이 지남에 따라 빠르게 성장하고 있으며, 이는 제공하는 제품과 고객 모두에게 긍정적인 영향을 미친다. 제품과 고객의 급격한 성장은 적절한 화장품 제품 선택의 중요성을 강조한다. 화장품은 개인의 특성(즉, 피부 유형)에 중요하기 때문에 개인 요인에 따라 자신의 이상적인 화장품 제품을 선택할 필요가 있다. 모든 사람은 다른 피부 질감을 가지고 있기 때문에 고객의 피부 유형에 맞는 올바른 화장품을 찾는 것이 어려울 수 있다. 소비자에게 적합한 제품이 선택되더라도 다양한 복잡한 문제로 인해 피부 문제가 발생할 수 있다. 뷰티 산업의 이 문제를 해결하기 위해 인공지능 알고리즘을 사용할 수 있으며, 이는 방대한 양의 비구조화된 데이터로 작업할 때 더 나은 결과를 제공한다.