How we grew from 0 to 4 million women on our fashion app, with a vertical machine learning approach
My name is Gabi (my bio), and I’m the CEO and co-founder of Chicisimo. We launched three years ago, our goal was to offer automated outfit advice. Today, with over 4 million women on the app, we want to share how our data and machine learning approach helped us grow. It’s been chaotic but it is now under control. Our thesis: Outfits & closets are the best assets to understand people’s taste. Under
KDD2017 | Machine learning meets fashion
Data, algorithms and analytics for the fashion industry 14 August 2017, Halifax, Nova Scotia - Canada Background Fashion is a multi-billion-dollar industry with social and economic implications worldwide. The fashion industry has traditionally placed high value on human creativity and has been slower to realize the potential of data analytics. With the advent of modern cognitive computing technolo
第53回 データマイニング+WEB ＠東京( #TokyoWebmining 53rd )ーファッション・コマース 機械学習 祭りーを開催しました - hamadakoichi blog
2016/4/16 "第53回 データマイニング+WEB ＠東京( #TokyoWebmining 53rd ) ーファッション・コマース 機械学習 祭りー" を開催しました。 第53回 データマイニング+WEB ＠東京( #TokyoWebmining 53rd ) ーファッション・コマース 機械学習 祭りーEventbrite Google グループ 会場提供して下さったSmartNewsさん、どうもありがとうございました。素敵なトークを提供してくれた講師メンバーに感謝します。多くの方々の参加を嬉しく思っています。 参加者ID・バックグラウンド一覧 参加者セキココ：第53回 データマイニング+WEB ＠東京 セキココ (作成してくれた [Twitter:@komiya_atsushi] さんに感謝） 以下、全講師資料、関連資料、ツイートまとめです。 AGENDA： ■Opening T
Tomoharu Iwata
NTTコミュニケーション科学基礎研究所 上席特別研究員 mail: tomoharu.iwata.gy at hco.ntt.co.jp 略歴 2001年 慶應義塾大学環境情報学部卒業 2003年 東京大学大学院総合文化研究科修士課程修了 2003年 日本電信電話株式会社入社 2008年 京都大学大学院情報学研究科博士課程修了 博士(情報学) 2012-2013年 ケンブリッジ大学客員研究員 表彰 ICWSM, Outstanding User Modeling Paper Award, 2023 電気通信普及財団 テレコム学際研究賞 奨励賞，2022 Workshop on Multilingual Representation Learning, Best Paper Award, Nov 2021 DICOMO2021シンポジウム, 優秀論文賞, 2021 自然言語処理研究会, 優秀
Discover opportunities at Pinterest
Pinterest is an equal opportunity employer and makes employment decisions on the basis of merit. We want to have the best qualified people in every job. All qualified applicants will receive consideration for employment without regard to race, color, religion, sex, sexual orientation, gender identity, national origin, disability, protected veteran status, or any other characteristic under federal,
Large Scale Visual Recommendations From Street Fashion Images
We describe a completely automated large scale visual recommendation system for fashion. Our focus is to efficiently harness the availability of large quantities of online fashion images and their rich meta-data. Specifically, we propose four data driven models in the form of Complementary Nearest Neighbor Consensus, Gaussian Mixture Models, Texture Agnostic Retrieval and Markov Chain LDA for solv
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Understanding Latent Style | Stitch Fix Technology – Multithreaded
View of Fashion informatics and the network of fashion knockoffs | First Monday
Sanja Fidler
Kavita Bala
GitHub - mvasil/fashion-compatibility: Learning Type-Aware Embeddings for Fashion Compatibility
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Learning Type-Aware Embeddings for Fashion Compatibility
Product Characterisation towards Personalisation: Learning Attributes from Unstructured Data to Recommend Fashion Products
Kristen Vaccaro
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Deep Style: Using Variational Auto-encoders for Image Generation