Конечно, это на самом деле довольно интересная задачка. Сначала нужно собрать как можно больше информации – фотографии с прошлых показов, упоминания в соцсетях, выдержки из интервью с дизайнером, даже данные о погоде и географии. Потом нужно все это привести в порядок, убедиться, что теги совпадают, и загрузить в модель анализа временных рядов или нейросеть, преобразующую последовательности. Главное – рассматривать каждый сезон как главу в книге; дай модели самой понять, что там за повороты сюжета. Когда модель обучишь, можно подкидывать ей свежие видео с подиума и смотреть, что она предсказывает насчет следующего образа. Конечно, есть нюансы – как правильно работать с беспорядочными хэштегами или определиться, как далеко назад смотреть, но если оставить структуру данных модульной, ты сможешь потом подставить более продвинутые модели. Вот и все, что нужно знать про данные в целом.

Ты права – ни одна модель не заменит интуиции дизайнера. Нужно добавить этап проверки человеком, может, небольшая группа, которая сможет подкорректировать прогнозы, и сделать визуальную обратную связь максимально яркой. Так ИИ останется инструментом, а не заменой, и атмосфера показов останется свежей.

Именно. Представь, что ИИ – это грубый набросок, а дизайнер уже добавляет детали и душу. Следи за обратной связью, чтобы взлёт не превратился просто в набор цифр.