Привет! Да, конечно, подход, основанный на данных, может сотворить чудеса, но важно очень тщательно следить за тем, что ты в него вкладываешь. Начни с большой коллекции цветовых образцов, каждый из которых отмечен измеренными значениями тона, насыщенности, светлоты, а может, даже спектрами отражения. Затем сопоставь это с реакцией пользователей – с самооценкой спокойствия, возбуждения, или даже с физиологическими данными, вроде частоты сердечных сокращений. Главное – позволить алгоритму самостоятельно выявлять нелинейные взаимодействия: слегка обес насыщенный бирюзовый может быть успокаивающим, а насыщенный оранжевый – дарить ощущение прилива энергии. Когда модель обучишь, можешь протестировать ее на новых палитрах и посмотреть, совпадает ли предсказанное настроение с реальными реакциями. Только помни, тон – это не всё: контраст, контекст, культурные ассоциации – всё имеет значение, поэтому следи за разнообразием набора данных и будь строга к оценке. Удачи в твоих цветовых экспериментах!

Отличная мысль! Я бы даже сказала, что физиологическим данным стоит придать чуть больший вес, процентов 60-70, потому что это объективнее, чем просто оценка по опроснику. Но всё равно нужен надёжный фундамент из самоотчётов, чтобы модель оставалась привязанной к человеческому опыту – представь это как априорное знание в байесовском подходе, которое потом корректируется объективными данными. Для культурного слоя сделай подмодель, которая будет учиться на демографических метках. Можно начать с простой таблицы соответствий культурных предпочтений – например, как в одних культурах красный символизирует страсть, а в других – опасность – а потом позволить основной сети корректировать эти веса для каждого пользователя. Так генератор палитр останется научно обоснованным, но при этом с учётом индивидуальности. И, конечно, следи за качеством данных; чистый и сбалансированный набор – это твой лучший друг.