​UberAI introduces a new approach for making Neural Networks process images faster & more accurately with jpeg representations.

Link: https://eng.uber.com/neural-networks-jpeg/
Paper: https://papers.nips.cc/paper/7649-faster-neural-networks-straight-from-jpeg

#nn #CV #Uber

🔗 Faster Neural Networks Straight from JPEG
Uber AI Labs introduces a method for making neural networks that process images faster and more accurately by leveraging JPEG representations.

TensorFlow high-level APIs: Part 2
https://www.youtube.com/watch?v=TOP2aLxcuu8

🎥 TensorFlow high-level APIs: Part 2 - going deep on data and features
👁 4 раз ⏳ 309 сек.
Welcome to Part 2 of our mini-series on TensorFlow high-level APIs! In this 3 part mini-series, TensorFlow Engineering Manager Karmel Allison runs us through different scenarios using TensorFlow’s high-level APIs.

In this part, Karmel discusses preparing data for machine learning, including using Feature Columns, categorical data, and more.

Building a ML model takes a lot of time, effort, and often involves multiple stages. Luckily, TensorFlow high-level APIs aim to help you along with each stage, from th

​Векторные представления товаров, или еще одно применение модели Word2Vec
Каждый день полтора миллиона людей ищут на Ozon самые разные товары, и к каждому из них сервис должен подбирать похожие (если пылесос все-таки нужен помощней) или сопутствующие (если к поющему динозавру нужны батарейки). Когда видов товаров тоже много, решить задачу помогает модель Word2Vec. Разбираемся, как она работает и как создавать векторные представления для произвольных объектов.
https://habr.com/company/ozontech/blog/432760/

🔗 Векторные представления товаров, или еще одно применение модели Word2Vec
Каждый день полтора миллиона людей ищут на Ozon самые разные товары, и к каждому из них сервис должен подбирать похожие (если пылесос все-таки нужен помощней)...