С наступление весны все девушки хотят похвастать ровным загаром, а поскольку получить его от весеннего солнышка особо не получится, многие прибегают к услугам соляриев. Однако погоня за загаром любой ценой и желанием прибыть в отпуск уже изрядно загоревшим толкает на пренебрежение тех правил, которые помогают получить загар максимально безопасно.
Всегда следуйте нижеприведённым правилам, и Вам не придётся мучиться от последствий. Как правило, меры предосторожности располагают на видном месте и в медицинских учреждениях и салонах красоты, где оказывают услуги солярия.
1) Не стоит стесняться проверять лампы солярия. Выбираем «наработка ламп» и изучаем, как давно менялись лампы.
2) Надевайте шапочку для волос и очки (наклейки на соски, если загораете топлес) перед тем, как зайти в капсулу.
3) Первое посещение должно ограничиться 3 минутами. Постепенно увеличивая интервал пребывания в солярии, время в капсуле можно увеличить до 15 минут.
4) Не стоит часто посещать солярий, так как «искусственное солнце» разрушает коллаген кожи, который отвечает за её молодость и упругость.
5) Стоит воздержаться от акционных или подозрительно дешёвых предложений соляриев, так как в некоторых случаях это может означать, что срок службы лампы подходит к концу или давно уже истёк.
6) Всегда используйте крем для тела или любое увлажняющее средство, которое поможет выработке меланина.
Стоит заметить, что врачи в один голос считают загар сомнительной красотой, которая не стоит жертв, и убеждают воздержаться от посещения солярия. Однако если Вы всё-таки решились быстро загореть при помощи ультрафиолетовых ламп, лучше купить всю необходимую «экипировку». В магазине Сигма Мед можно купитьодноразовые наборы для солярия, стикини на грудь и родинки, тапочки и вьетнамки, крема для тела и др.
Искусственный интеллект. Он постоянно в заголовках наших новостей с обещаниями автономного вождения автомобиля и появления виртуальных помощников. Но, несмотря на весь ажиотаж вокруг искусственного интеллекта (ИИ), никто по-настоящему не попытался понять, что это на самом деле такое и какие выгоды могут получить от этого компании.
ИИ – это тот компьютер, что принимал участие в игре-викторине Jeopardy ? Является ли ИИ чем-то вроде Джонни 5 из фильма «Короткое замыкание» (Short Circuit )? Отнимут ли машины наши рабочие места? Технологии и аналитика этой области становятся все более серьезными – соответствует ли ИИ ажиотажу, возникшему вокруг него?
Искусственный интеллект фактически касается всех возможных областей, но пока путаница на рынке с ним велика, и мало кто понимает, что это такое и как ИИ применять на предприятии.
Работы, которые проводят OpenAI, и развитие отрасли ИИ в целом захватывают, но важно как можно скорее добиться понимания этой темы и ее терминологии. Ниже дано несколько примеров искусственного интеллекта и того, что он значит для бизнеса.
Искусственный интеллект
Многие люди думают, что ИИ является симбиозом человека и машины. Подобные технологии также не являются чем-то фантастическим, но вообще термин ИИ имеет более широкую трактовку, которую в общем и простым языком можно сформулировать так: «Компьютер действует разумно». Именно это и является одной из главных тем в информатике и ряде смежных наук, таких как робототехника, машинное обучение, системы обработки языка, экспертные системы, глобальный интеллект и прочее.
Siri от Apple , автомобили с автопилотами от Google , программа распознавания изображений от Facebook – все это является стандартными примерами ИИ. Но на самом деле таких примеров много больше. Ценообразование на Amazon, рекомендательная система фильмов на Netflix, выявления случаев мошенничества с вашей кредитной картой – все эти программы работают по-разному, и цели у них совершенно разные, но они также являются примером искусственного интеллекта в более широком смысле.
С точки зрения бизнеса, компания вряд ли сможет просто купить решение по внедрению ИИ. Скорее ей придется выделить несколько интересующих сфер, и смотреть на специализированное аналитическое ПО вроде Matlab , SAS, R , Python в этой сфере. Новые же технологии развития ИИ выводят его за рамки просто анализа и статистики – теперь машина не просто выполняет анализ загруженных данных, она способна искать закономерности и выяснять, как система «работает». И все это без вмешательства человека.
Здесь стоит сделать важное уточнение – машины с ИИ никогда не заменят нас на рабочих местах и не вытеснят человека. Это, пожалуй, самое большое заблуждение, касающееся искусственного интеллекта. Все, что касается ИИ, содержит огромное количество данных, но человек в этой схеме необходим, чтобы использовать результаты для решения непосредственно задач. ИИ позволит нам делать то, что ранее мы делать не могли. Это восхитительный момент, и давайте рассмотрим его подробнее.
Машинное обучение
На ранних этапах ИИ был предназначен для создания экспертных систем, которые работали по схеме «если выполняется некое условие, то за ним следует следующий вывод» и имитировали человеческое мышление и принятие решений. На данный момент ценность подобных систем снизилась, так как они не так эффективно взаимодействуют с данными, не узнают новые данные самостоятельно, не масштабируют свои системы. Подобные системы были полностью ограничены тем, как их написали люди. На сегодняшний момент экспертные системы вытеснены системами с машинным обучением.
Машинное обучение является таким же стандартным примером внедрения ИИ, как рука-манипулятор – шаблонный пример внедрения робототехники автоматизации на предприятии. Так что когда кто-то говорит про ИИ, то с большой долей вероятности речь идет именно о машинном обучении, а не о восстании машин. Машинное обучение фокусируется на том, чтобы, исходя из предоставленных данных, выполнять точный статистический анализ и давать прогнозы. Оно не используется для открытия новых данных или интерпретации полученных результатов – это важный момент, который мы рассмотрим чуть позже.
Алгоритмы машинного обучения могут быть разработаны так, чтобы работать с разными программными пакетами, например, SAS , R и Python . Ученые, которые заняты статистикой, обычно работают с одним из этих языков, и в конечном итоге применяют полученные алгоритмы для разработки различных корпоративных приложений, таких как программы для прогнозирования продаж, фильтрации электронной почты от спама, определения следующего места урагана и так далее.
Поскольку машинное обучение применяется достаточно широко, существует масса инструментов, позволяющих его реализовать. Но «правила» и установки, которые закладываются в алгоритмы машинного обучения, все еще не способны решить многие проблемы бизнеса. Без ученых, которые будут работать с данными, мы сталкиваемся с проблемой обработки результата, выданного нам системой с машинным обучением – мы не понимаем, почему результат именно такой .
Если мы находимся в списке Fortune 500 розничной торговли, нас заботит только число продаж и прогнозирование этого числа или нам не менее важно понимать, почему это число именно такое? Какие отношения играют роль при возникновении именно такого числа продаж и что мы можем сделать, чтобы сместить это отношение в лучшую сторону? Стоит ли нам закупить больше популярных на данный момент продуктов или лучше проанализировать тенденции и выяснить, что станет популярным завтра?
Если мы занимаемся производством двигателей, то что для нас будет действительно полезно: получить отчет, в котором указано, что сборочная линия будет давать 1% брака, или же получить отчет, в котором будут указаны все причины, которые приводят к этому браку и улучшить сам производственный процесс, избавившись от этого процента?
Добро пожаловать к следующей фазе ИИ, которая обеспечит такое понимание.
Машинный интеллект
Машинный интеллект является новейшей сферой в ИИ, он сосредоточен на обучении и интерпретации данных. Это естественное развитие машинного обучения, но по сравнению с ним – это заметный шаг вперед.
Важнейший недостаток машинного обучения – сами машины учатся, но они не передают нам полученных знаний и выявленных закономерностей, мы просто получаем результат. Для того чтобы эти данные стали по-настоящему ценными, нам нужно понять, как система пришла к подобному выводу, нам нужно объяснение – только так человек сможет применить этот прогноз с наибольшей выгодой и пониманием.
Именно поэтому машинный интеллект, обеспечивающий понимание и интерпретацию данных, так важен для нас.
У IBM на счету уже есть одна попытка создания системы машинного интеллекта. Watson , та самая система, что участвовала в Jeopardy , использует обработку и преобразование естественного языка для взаимодействия и обработки данных, а затем выполняет поиск данных в сети. Watson может выслушать любой запрос, преобразовать услышанную речь и затем начать поиск по всем имеющимся базам данных в расчете на то, что где-то ответ на такой вопрос уже есть. Но у такой системы есть слабое место – она не дает нам новых идей и не способна ответить на вопросы, на которые еще никто не отвечал. То же самое касается схожих алгоритмов машинного обучения от Microsoft и Amazon , которые способны выдать результат, но не способны объяснить его.
Что если нам удастся создать машины, которые шагнут еще дальше и смогут давать ответы на вопросы, на которые еще никто не отвечал? Ведь машинный интеллект способен не только давать результат, он способен еще и интерпретировать его.
Машинный интеллект является следующим захватывающим этапом эволюции ИИ: в то время как машинное обучение способно спрогнозировать ваш счет за электричество на следующий месяц, машинный интеллект может точно объяснить, почему счет будет именно таким: ваше расписание изменилось, погода оказалась жарче, чем обычно, и ваш кондиционер вышел из строя. Машинный интеллект учит людей понимать причины происходящего, понимать почему те или иные вещи случились, что дает возможность проводить быстрые и точные изменения в стратегии поведения. Именно он, а не обработка больших массивов данных (Big Data), необходим на предприятиях.
К сожалению, многие люди неправильно понимают саму суть ИИ. ИИ, и все, что с ним связано, воспринимается на уровне некоей высшей идеи о том, что машину можно запрограммировать, чтобы она действовала «разумно». Машинное обучение показывает нам, что машины могут обучаться самостоятельно, без программирования. А машинный интеллект обладает способностью не только изучать огромные объемы данных и делать на их основе выводы, он способен дать нам четкий ответ и объяснить человеку, почему ответ именно такой. Таким образом, машинный интеллект является первым примером, когда машина начинает обучать человека, что открывает совершенно новые возможности для автоматизации.
Это удивительное время, когда мы находимся на самом пороге эры ИИ. Машинное обучение было панацеей в течении десятилетий во многих областях. Машинный интеллект будет следующим шагом прогресса, позволяющим людям (и целым компаниям), понимать, почему все происходит именно так, и что нужно изменить, чтобы процессы стали эффективнее. Интеллект никогда не был более увлекательным.
Перевод: Вячеслав Гладков
Оригинал фото: techcrunch, activistpost
Популярность технологий искусственного интеллекта в ecommerce неудивительна: число покупателей растет, их требования и запросы усложняются, а уровень удовлетворенности повышается очень медленно. Модернизация и автоматизация большинства ecommerce-процессов стали необходимостью.
В течение 2017 года Ocado, крупнейший в мире онлайн-супермаркет, запланировал $232 млн инвестиций в искусственный интеллект и автоматизацию. Amazon намерен вложить $5 млрд в технические разработки в Индии. Корпорация Alibaba планирует потратить $ 15 млрд в исследование и разработку искусственного интеллекта в течение ближайших трех лет. Компания Forrester Research предполагает, что инвестиции в искусственный интеллект в 2017 вырастут на 300%, а компании, связанные с его разработкой, к 2020 году будут зарабатывать 1,2 триллиона долларов в год.
В данной статье мы рассмотрим, какие AI-решения используют ведущие ecommerce-компании и как они влияют на рабочий процесс.
Amazon
Еще в 2012 году ретейлер купил компанию Kiva Systems, которая тут же превратилась в Amazon Robotics. Дочерняя компания разрабатывает роботов, работая над машинным обучением, распознаванием объектов и компьютерным зрением. Полученные решения Amazon применяет в работе своих складов.
Пользователям Amazon предлагаются блоки с рекомендуемыми товарами на всех страницах сайта вплоть до полного оформления покупки. Несмотря на то что система рекомендаций товаров Amazon несовершенна (по данным Университета Торонто, точность предположений искусственного интеллекта составляет всего 5%), в третьем квартале 2017 продажи Amazon выросли на 34% и составили $43,7 млрд.
По мере того как компания будет получать все больше данных о своих покупателях, точность прогнозов может привести к тому, что Amazon будет доставлять людям товары до того, как они их закажут.
Борьба c фейковыми отзывами и обзорами
В 2015 году руководство Amazon подало в суд на компании, которые платили за размещение положительных отзывов на сайте ретейлера. Чтобы бороться с распространением фейковых отзывов, Amazon запустил специальный алгоритм машинного обучения.
В апреле 2017 Amazon анонсировал проект Echo Look, персонального ассистента, в основе которого лежит машинное обучение. Пользователи могут попросить Alexa, голосового помощника Amazon, сфотографировать или снять видео их наряда и запостить его в социальные сети, либо с помощью данных Style Check можно сравнить свой наряд с другими.
The Wall Street Journal провел небольшой эксперимент, пригласив стилистов и сравнив их мнение и Alexa. К удивлению, оно практически совпало.
Машинное обучение позволяет нашим алгоритмам предугадывать запросы пользователей, улучшать поиск по товарам, уточнять персональные рекомендации, делать более удобными точки продаж, определять мошенников, делать корректные переводы и многое другое, - Джефф Безос, генеральный директор компании.
Мы используем искусственный интеллект для решения ряда проблем: распознавание речи, понимание естественного языка, ответы на вопросы, построение диалогов, рекомендации товаров, – Раджив Растоги, руководитель AI-направления.
Amazon Web Services, облачная платформа компании, реализовала это в виде следующих проектов:
- Amazon Lex – чат-бот, позволяющий создавать диалоговые интерфейсы,
- Amazon Polly – облачный сервис для конвертации текста в речь,
- Amazon Recognition – технология анализа изображений.
Также совместно с Microsoft компания ведет работу над проектом Gluon, интерфейсом для разработчиков, работающих над обучающими алгоритмами и моделями нейронных сетей.
Alibaba
Ведущий ретейлер Китая инвестирует в AI-технологии, чтобы улучшить собственный сервис.
У компании есть собственная технология рекомендации товаров – E-commerce Brain. Предиктивные модели строятся на данных получаемых в реальном времени (просматриваемый пользователем контент, совершаемые покупки), а также данных, получаемых из всей экосистемы Alibaba, например, AliPay, AutoNavi, Youku и UCWeb.
Искусственный интеллект также помогает продавцам, размещающимся на платформе Alibaba, создавать виртуальные витрины с товарами, которые будут интересны покупателю. Технология в числе прочих факторов учитывает историю покупок пользователя, исходные данные о нем и его местоположение. По данным Alibaba, благодаря этой технологии в 2016 году на ежегодной распродаже в ноябре конверсия увеличилась на 20%.
Другая AI-разработка компании – Dian Xiaomi, текстовый чат-бот, который помогает продавцам оформлять и управлять виртуальными витринами, а также отвечать на запросы пользователей и решать их проблемы.
Smart Supply Chain
Платформа Ali Smart Supply Chain использует искусственный интеллект, чтобы помогать онлайн- и офлайн-продавцам предугадывать меняющиеся покупательские запросы, выбирать подходящую ценовую политику, предлагать пользователям подходящие товары и способы их доставки.
Доставка
70% доставок по Китаю (42 млн посылок ежедневно) обеспечиваются технологией Cainiao. Она подбирает самые быстрые пути доставки, что позволяет сократить транспортное использование на 10%, а сам путь доставки – на 30%.
Чат-боты
Искусственный интеллект помогает компании обрабатывать пользовательские данные, выявляя ключевые проблемы и улучшая каналы управления клиентскими запросами. Сейчас AI обрабатывает 100% пользовательских запросов касательно статуса заказов и успешно решает более половины из них.
В октябре 2017 технический директор компании заявил, что Alibaba в ближайшие три года инвестирует $15 млрд в исследования и разработку искусственного интеллекта. Компания построит семь исследовательских лабораторий, в которых будут работать над AI, машинным обучением, воспроизведением естественного языка.
eBay
Компания инвестирует в исследования предиктивных моделей, чтобы уменьшить время, которое проводят пользователи в поиске подходящих товаров. Чтобы и дальше конкурировать с Amazon, в 2016 году компания приобрела стартапы SalesPredict и Expertmaker, занимающиеся машинным обучением.
Возможности предиктивного анализа и машинного обучения помогут нашим покупателям лучше понимать, чем отличаются разные по стоимости товары, а продавцы смогут определять вероятность продажи каких-либо товаров по определенной цене, – Амит Менипаз, вице-президент eBay.
eBay также инвестирует в машинное обучение и big data в рамках проекта eBay Research и спонсирует исследования и конференции, связанные с ними. В 2017 году компания представила приложения Image Search и Find It On eBay, которые по фотографии пользователя подбирают товары, продающиеся на сайте. Для разработки приложений использовались технологии deep learning и компьютерного зрения.
Еще одна разработка компании – eBay ShopBot работает в Facebook Messanger и выполняет функции персонального ассистента, которому пользователь может отправить запрос на поиск в виде текста, голосового сообщения или картинки.
Rakuten
Крупнейший в Японии ecommerce-сайт использует искусственный интеллект, чтобы лучше предугадывать запросы пользователей. По словам компании, данные по 200 млн товаров позволяют с высокой точностью предсказывать продажи определенных вещей, а информация, получаемая в реальном времени, используется для сегментации покупателей.
Одна из AI-разработок компании – fashion-приложение Rakuten Fits Me, которое использует технологию распознавания картинок.
Из 70 сервисов, которые у нас есть, примерно 30 будут к концу 2017 года оснащены AI-чат-ботами. Наши цели – значительно улучшить удовлетворенность пользователей, что сразу отразится на продажах, – Сунил Гопинат, генеральный директор Rakuten India.
Flipkart
Руководство крупнейшего ecommerce-сайта в Индии уверено: искусственный интеллект поможет точнее отвечать на запросы покупателей.
Приложение для покупок, которое внутри компании называют Project Mira, используется для обработки 50% поисковых запросов пользователей, и именно в нем пользователи добавляют в корзину на 12% больше дополнительных товаров.
Работа над искусственным интеллектом, согласно данным компании, значительно улучшает клиентский сервис. За последний год число пользователей, готовых рекомендовать компанию, выросло на 14%, а количество недовольных клиентов уменьшилось на 25%. Такой результат, по мнению руководства Flipkart, получился благодаря чат-ботам.
ASOS
Один из крупнейших онлайн-ретейлеров Великобритании разрабатывает системы распознавания речи, чтобы влиять на поведение покупателей. Также компания развивает технологии распознавания изображений, предложив пользователям визуальный поиск, который позволяет приложению сопоставлять изображение, загружаемое пользователем, с товарами на сайте.
Также компания разрабатывает мобильного виртуального ассистента под названием AVA, который помогает пользователям искать нужные товары, используя данные о предпочтениях покупателей.
Заключение
Искусственный интеллект для ретейла уже не просто дань моде, а эффективное средство общения с покупателями, улучшения взаимодействия с ними, способ решить проблемы выбора товара и его доставки.
Несмотря на то что позволить разработку подобных решений пока что могут только крупнейшие ecommerce-проекты, в будущем наверняка появятся эффективные решения, которые будут доступны и небольшим интернет-магазинам.
Далеко не каждая женщина может похвастаться красивой и пышной шевелюрой. Причем дамы с короткими волосами мечтают о длинных локонах и, наоборот, красавицы с шикарной длиной «гривой» стремятся отстричь ее, сменив на стильную прическу. И если в руках опытного парикмахера укоротить «ненавистные» волосы легко, то нарастить прядки долгое время было весьма проблематично.
Сейчас все изменилось. В магазинах можно купить искусственные волосы на заколках и трессах.
И если последние прикрепить самостоятельно весьма сложно, то локоны на небольших зажимах легко цепляются к натуральной шевелюре, придавая ей желаемый объем и длину.
Такие накладки очень помогают девушкам при создании причесок на какое-либо торжество, хотя кто-то скажет, что ради такого случая можно воспользоваться париком. Но не каждая красавица сможет найти подходящий паричок, который полностью будет соответствовать ее образу.
Поэтому говорить о париках мы сегодня не будем.
Лучше затронем тему искусственных прядей, обсудим, как за ними ухаживать, мыть, завивать, создавать прически и т.д. А пока поговорим о достоинствах и недостатках таких изделий.
Искусственные волосы на заколках: выявляем плюсы и минусы
Выделим положительные моменты использования ненатуральных локонов:
- Универсальность прядей. Купив пряди единожды, вы сможете создавать интересные прически, не прибегая к помощи стилиста, да и делать в салоне наращивание волос не придется;
- Цена. Прядки из искусственного материала стоят в несколько раз дешевле, чем натуральные локоны. При этом если организовать за покупными волосами надлежащий уход, то они прослужат долгое время;
- Пряди на заколках совершенно безвредны для натуральных волосиков. Неважно, как часто вы будете использовать накладные локоны: ежедневно или раз в неделю. Они никоим образом не нанесут вреда прядкам, к которым крепятся;
- Ненастоящие волосы продаются разной длины и оттенков, что позволяет прекрасным дамам выбрать именно тот цвет, который им больше подходит.
Как видите, плюсов у накладных прядок немало, но есть и свои недостатки:
- Не все знают, как ухаживать за париком и прядями из искусственных волос. А ведь неправильный уход может негативно сказаться на таких приобретениях. Они просто испортятся после 1–2 использований;
- Сложность, а порой и невозможность окрасить ненатуральные волосы. Многих дам это очень огорчает, правда, здесь есть кое-какие секреты, но об этом позже;
- Нужно знать особую технику крепления заколок с искусственной шевелюрой, так как если прицепить прядки где попало, они будут видны.
Какие прически можно создать с такими накладками
Большинство девушек используют искусственные прядки на заколках не для создания сложных причесок, а для придания шевелюре объема и дополнительной длины.
Располагая локоны под верхним слоем собственных волосиков, можно в дальнейшем осторожно собрать их в красивый хвост на желаемой высоте. Главное, чтобы при этом не было видно заколок, которые держат искусственные локоны.
Используя искусственные локоны, можно сделать пучок на макушке. Получится создать и привлекательную прическу из кос, которые можно плести в различной технике и располагать по своему усмотрению.
Искусственные волосы: можно ли их красить и что для этого использовать?
Покупая накладные локоны, дамы чаще всего подбирают оттенок, который максимально подходит к цвету натуральной шевелюры. Но бывает и так, что женщина решила покрасить свои волосики, а как же быть с накладными? Здесь все очень непросто.
Дело в том, что красить ненатуральные прядки привычными средствами для волос, а также оттеночными шампунями крайне нежелательно, так как это может испортить структуру локонов. Поэтому лучше всего, если вы решите изменить цвет своих волосиков, купив новые накладные прядки.
Но если тратить деньги вы не желаете, то можете воспользоваться следующими способами по изменению цвета уже имеющихся прядей:
- Купите перманентный маркер на спиртовой основе желаемого цвета. На руки натяните резиновые перчатки (продаются в аптеке), из маркера вытащите стержень, срежьте пленочку, в которую упакована «губка» . Осторожно смочите извлеченную субстанцию в спирте и начните не спеша водить ей по искусственным прядкам, они будут окрашиваться в выбранный оттенок;
- Помимо маркера, для окраски волос можно использовать батик – краску для рисования по материи. Чтобы провести процедуру окрашивания, разведите в 3 литрах чистой воды 3 баночки батика нужного оттенка. Тщательно размешайте полученный раствор и поместите в него ненатуральные пряди на 48–72 часа.
Как завить искусственные волосы?
Купить прядки, завитые на концах, нужного оттенка дело не самое простое. Поэтому некоторые женщины после приобретения прядей думают о том, как сделать красивые кудряшки. К сожалению, при завивке искусственных локонов электрические бигуди, горячую плойку и щипцы не используют. Исключением могут являться только те изделия, на которых есть пометка «термостойкие» . Такие накладки устойчивы к воздействию высоких температур, в том числе, и к завивке.
Если вам все-таки очень хочется сделать небольшие волны на купленных локонах, то можете воспользоваться следующими способами:
- Накрутите пряди на холодные бигуди, положите на противень для выпечки и в таком виде отправьте в слегка разогретую духовку минут на 40. После чего вытащите свое «блюдо» , подождите, когда оно остынет. После полного охлаждения можете раскручивать бигуди;
- Накрутите прядки на холодные бигуди. После этого ошпарьте волосики кипятком и сразу же промойте ледяной водой. Высушите накладки. При таком способе закрутки локоны получатся очень красивыми и естественными.
Общие советы по уходу за накладными волосиками на заколках и трессах
Чтобы ненастоящие волосики дольше служили, нужно организовать правильный уход за ними:
- Не забывайте причесывать локоны. Такие прядки очень сильно путаются и, если не расчесывать их, то в скором времени накладки приобретут неопрятный вид. Процедуру проводите расческой с редкими зубьями;
- Не используйте для накрутки и выпрямления прядей горячие приборы;
- Не используйте на искусственных прядках средства для фиксации. Они не действуют на накладки, а вот внешний вид могут подпортить;
- Если ваши пряди крепятся на заколках, то после снятия с головы, помещайте их в специальные пакетики, чтобы защитить от загрязнений;
- Пряди на заколках нужно обязательно снимать на ночь, иначе зажимы погнутся;
- Очищение накладок обязательно. Некоторые дамы не знают, как правильно мыть искусственные волосы на заколках, но этого, на самом деле, и не нужно. Изделия просто протираются влажной тряпкой. Если локоны не успевают высохнуть до момента использования, то их необходимо протереть сухим полотенцем. Применять фен запрещено.
Вот и все секреты по уходу и эксплуатации накладных прядок. Используйте эти изделия правильно, тогда они прослужат долго. Удачи!
