<div dir="ltr"><div style="font-size:12.8px"><div><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><span style="font-size:12.8px">When:</span><b style="font-size:12.8px"> </b><span style="font-size:12.8px">    </span><span style="font-size:12.8px">Monday, October 2nd at 11:00 a.m.</span><span style="font-size:12.8px"> </span><br></font></div><div dir="ltr"><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif">Where:    TTIC, 6045 S. Kenwood Avenue, 5th Floor, Room 526</font></div><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif" style="font-size:12.8px">Who:       </font><font face="arial, helvetica, sans-serif">Ilias Diakonikolas, University of Southern California </font></div><div style="font-size:12.8px"><br></div></div></div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px">Title: Computational Efficiency and High-Dimensional Robust Statistics</div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px">Abstract: Fitting a model to a collection of observations is a prototypical problem in machine learning. Since any model is only approximately valid, an estimator that is useful in practice must also be robust in the presence of model misspecification. It turns out that there is a striking tension between robustness and computational efficiency. In even the most basic high-dimensional settings, such as robustly computing the mean and covariance, until recently the only known estimators were either hard to compute or could only tolerate a negligible fraction of errors. </div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px">In this talk, we will survey the recent progress in algorithmic high-dimensional robust statistics. We will describe the first robust and computationally efficient algorithms for several fundamental estimation problems. We will also present practical applications to exploratory data analysis. Finally, we will touch upon computational and statistical limits of robust estimation.</div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px">The talk will be based on the following papers:</div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px"><a href="https://arxiv.org/abs/1604.06443" target="_blank">https://arxiv.org/abs/1604.064<wbr>43</a> (FOCS 2016) </div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px"><a href="https://arxiv.org/pdf/1703.00893.pdf" target="_blank">https://arxiv.org/pdf/1703.008<wbr>93.pdf</a> (ICML 2017) </div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px"><a href="https://arxiv.org/abs/1611.03473" target="_blank">https://arxiv.org/abs/1611.034<wbr>73</a> (FOCS 2017)</div><div style="font-size:12.8px"><br></div></div><div style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">******************************<wbr>**************</span><br></div><div style="font-size:12.8px">Bio: Ilias Diakonikolas is an Assistant Professor and Andrew and Erna Viterbi Early Career Chair in the Department of Computer Science at USC. He obtained a Diploma in electrical and computer engineering from the National Technical University of Athens and a Ph.D. in computer science from Columbia University where he was advised by Mihalis Yannakakis. <br></div><div style="font-size:12.8px"><p class="gmail-m_-8553432845551154601gmail-m_2388486882635116892gmail-m_1000055933909322738gmail-p1"><span class="gmail-m_-8553432845551154601gmail-m_2388486882635116892gmail-m_1000055933909322738gmail-s1">Before moving to USC, he was a faculty member at the University of Edinburgh, and prior to that he was the Simons postdoctoral fellow in theoretical computer science at the University of California, Berkeley. His research is on the algorithmic foundations of massive data sets, in particular on designing efficient algorithms for fundamental </span>problems in machine learning. He is a recipient of a Sloan Fellowship, an NSF Career Award, a Google Faculty Research Award, a Marie Curie Fellowship, the IBM Research Pat Goldberg Best Paper Award, and an honorable mention in the George Nicholson competition from the INFORMS society.</p><p class="gmail-m_-8553432845551154601gmail-m_2388486882635116892gmail-m_1000055933909322738gmail-p1"><br></p></div><div class="gmail-m_-8553432845551154601gmail-m_2388486882635116892gmail-yj6qo gmail-m_-8553432845551154601gmail-m_2388486882635116892gmail-ajU" style="font-size:12.8px;margin:2px 0px 0px"><div id="gmail-m_-8553432845551154601gmail-m_2388486882635116892gmail-:u2" class="gmail-m_-8553432845551154601gmail-m_2388486882635116892gmail-ajR" style="font-size:12.8px"><img class="gmail-m_-8553432845551154601gmail-m_2388486882635116892gmail-ajT gmail-m_-8553432845551154601gmail-CToWUd gmail-CToWUd" src="https://ssl.gstatic.com/ui/v1/icons/mail/images/cleardot.gif">Host: <a href="mailto:cjulia@ttic.edu" target="_blank">Julia Chuzhoy</a></div><div id="gmail-m_-8553432845551154601gmail-m_2388486882635116892gmail-:u2" class="gmail-m_-8553432845551154601gmail-m_2388486882635116892gmail-ajR" style="font-size:12.8px"><br></div><div id="gmail-m_-8553432845551154601gmail-m_2388486882635116892gmail-:u2" class="gmail-m_-8553432845551154601gmail-m_2388486882635116892gmail-ajR" style="font-size:12.8px"><br></div><div id="gmail-m_-8553432845551154601gmail-m_2388486882635116892gmail-:u2" class="gmail-m_-8553432845551154601gmail-m_2388486882635116892gmail-ajR" style="font-size:12.8px"><div style="font-size:12.8px"><span style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:12.8px">For more information on the </span><span style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:12.8px">colloquium</span><span style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:12.8px"> series or to subscribe to the mailing list, please see </span><a href="http://www.ttic.edu/colloquium.php" target="_blank" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:12.8px">http://www.ttic.edu/colloq<wbr>uium.php</a></div><div><br></div></div></div><div class="gmail_extra"><br clear="all"><div><div class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><font face="arial, helvetica, sans-serif">Mary C. Marre</font><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">Administrative Assistant</font></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6"><b>Toyota Technological Institute</b></font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6">6045 S. Kenwood Avenue</font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6">Room 504</font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6">Chicago, IL  60637</font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif">p:(773) 834-1757</font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif">f: (773) 357-6970</font></i></div><div><b><i><a href="mailto:mmarre@ttic.edu" target="_blank"><font face="arial, helvetica, sans-serif">mmarre@ttic.edu</font></a></i></b></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div>
<br><div class="gmail_quote">On Sun, Oct 1, 2017 at 7:30 PM, Mary Marre <span dir="ltr"><<a href="mailto:mmarre@ttic.edu" target="_blank">mmarre@ttic.edu</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div><div><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><span style="font-size:12.8px">When:</span><b style="font-size:12.8px"> </b><span style="font-size:12.8px">    </span><span style="font-size:12.8px">Monday, October 2nd at 11:00 a.m.</span><span style="font-size:12.8px"> </span><br></font></div><div dir="ltr"><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif">Where:    TTIC, 6045 S. Kenwood Avenue, 5th Floor, Room 526</font></div><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif" style="font-size:12.8px">Who:       </font><font face="arial, helvetica, sans-serif"><span style="font-size:12.8px">Ilias Diakonikolas, University of Southern California </span></font></div><div style="font-size:12.8px"><br></div></div></div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px">Title: Computational Efficiency and High-Dimensional Robust Statistics</div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px">Abstract: Fitting a model to a collection of observations is a prototypical problem in machine learning. Since any model is only approximately valid, an estimator that is useful in practice must also be robust in the presence of model misspecification. It turns out that there is a striking tension between robustness and computational efficiency. In even the most basic high-dimensional settings, such as robustly computing the mean and covariance, until recently the only known estimators were either hard to compute or could only tolerate a negligible fraction of errors. </div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px">In this talk, we will survey the recent progress in algorithmic high-dimensional robust statistics. We will describe the first robust and computationally efficient algorithms for several fundamental estimation problems. We will also present practical applications to exploratory data analysis. Finally, we will touch upon computational and statistical limits of robust estimation.</div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px">The talk will be based on the following papers:</div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px"><a href="https://arxiv.org/abs/1604.06443" target="_blank">https://arxiv.org/abs/1604.064<wbr>43</a> (FOCS 2016) </div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px"><a href="https://arxiv.org/pdf/1703.00893.pdf" target="_blank">https://arxiv.org/pdf/1703.008<wbr>93.pdf</a> (ICML 2017) </div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px"><a href="https://arxiv.org/abs/1611.03473" target="_blank">https://arxiv.org/abs/1611.034<wbr>73</a> (FOCS 2017)</div><div style="font-size:12.8px"><br></div></div><div style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">******************************<wbr>**************</span><br></div><div style="font-size:12.8px">Bio: Ilias Diakonikolas is an Assistant Professor and Andrew and Erna Viterbi Early Career Chair in the Department of Computer Science at USC. He obtained a Diploma in electrical and computer engineering from the National Technical University of Athens and a Ph.D. in computer science from Columbia University where he was advised by Mihalis Yannakakis. <br></div><div style="font-size:12.8px"><p class="m_-8553432845551154601gmail-m_2388486882635116892gmail-m_1000055933909322738gmail-p1"><span class="m_-8553432845551154601gmail-m_2388486882635116892gmail-m_1000055933909322738gmail-s1">Before moving to USC, he was a faculty member at the University of Edinburgh, and prior to that he was the Simons postdoctoral fellow in theoretical computer science at the University of California, Berkeley. His research is on the algorithmic foundations of massive data sets, in particular on designing efficient algorithms for fundamental </span>problems in machine learning. He is a recipient of a Sloan Fellowship, an NSF Career Award, a Google Faculty Research Award, a Marie Curie Fellowship, the IBM Research Pat Goldberg Best Paper Award, and an honorable mention in the George Nicholson competition from the INFORMS society.</p><p class="m_-8553432845551154601gmail-m_2388486882635116892gmail-m_1000055933909322738gmail-p1"><br></p></div><div class="m_-8553432845551154601gmail-m_2388486882635116892gmail-yj6qo m_-8553432845551154601gmail-m_2388486882635116892gmail-ajU" style="margin:2px 0px 0px;font-size:12.8px"><div id="m_-8553432845551154601gmail-m_2388486882635116892gmail-:u2" class="m_-8553432845551154601gmail-m_2388486882635116892gmail-ajR" style="font-size:12.8px"><img class="m_-8553432845551154601gmail-m_2388486882635116892gmail-ajT m_-8553432845551154601gmail-CToWUd" src="https://ssl.gstatic.com/ui/v1/icons/mail/images/cleardot.gif">Host: <a href="mailto:cjulia@ttic.edu" target="_blank">Julia Chuzhoy</a></div><div id="m_-8553432845551154601gmail-m_2388486882635116892gmail-:u2" class="m_-8553432845551154601gmail-m_2388486882635116892gmail-ajR" style="font-size:12.8px"><br></div><div id="m_-8553432845551154601gmail-m_2388486882635116892gmail-:u2" class="m_-8553432845551154601gmail-m_2388486882635116892gmail-ajR" style="font-size:12.8px"><br></div><div id="m_-8553432845551154601gmail-m_2388486882635116892gmail-:u2" class="m_-8553432845551154601gmail-m_2388486882635116892gmail-ajR" style="font-size:12.8px"><div style="font-size:12.8px"><span style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:12.8px">For more information on the </span><span style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:12.8px">colloquium</span><span style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:12.8px"> series or to subscribe to the mailing list, please see </span><a href="http://www.ttic.edu/colloquium.php" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:12.8px" target="_blank">http://www.ttic.edu/colloq<wbr>uium.php</a></div><div><br></div></div></div><div class="gmail_extra"><br clear="all"><div><div class="m_-8553432845551154601gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><font face="arial, helvetica, sans-serif">Mary C. Marre</font><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">Administrative Assistant</font></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6"><b>Toyota Technological Institute</b></font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6">6045 S. Kenwood Avenue</font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6">Room 504</font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6">Chicago, IL  60637</font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif">p:<a href="tel:(773)%20834-1757" value="+17738341757" target="_blank">(773) 834-1757</a></font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif">f: <a href="tel:(773)%20357-6970" value="+17733576970" target="_blank">(773) 357-6970</a></font></i></div><div><b><i><a href="mailto:mmarre@ttic.edu" target="_blank"><font face="arial, helvetica, sans-serif">mmarre@ttic.edu</font></a></i></b></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div>
<br><div class="gmail_quote">On Tue, Sep 26, 2017 at 1:09 PM, Mary Marre <span dir="ltr"><<a href="mailto:mmarre@ttic.edu" target="_blank">mmarre@ttic.edu</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div><div><div><div><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><span style="font-size:12.8px">When:</span><b style="font-size:12.8px"> </b><span style="font-size:12.8px">    </span><span style="font-size:12.8px">Monday, October 2nd at 11:00 a.m.</span><span style="font-size:12.8px"> </span><br></font></div><div dir="ltr"><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif">Where:    TTIC, 6045 S. Kenwood Avenue, 5th Floor, Room 526</font></div><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif" style="font-size:12.8px">Who:       </font><font face="arial, helvetica, sans-serif"><span style="font-size:12.8px">Ilias Diakonikolas, University of Southern California </span></font></div><div style="font-size:12.8px"><br></div></div></div></div></div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px">Title: Computational Efficiency and High-Dimensional Robust Statistics</div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px">Abstract: Fitting a model to a collection of observations is a prototypical problem in machine learning. Since any model is only approximately valid, an estimator that is useful in practice must also be robust in the presence of model misspecification. It turns out that there is a striking tension between robustness and computational efficiency. In even the most basic high-dimensional settings, such as robustly computing the mean and covariance, until recently the only known estimators were either hard to compute or could only tolerate a negligible fraction of errors. </div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px">In this talk, we will survey the recent progress in algorithmic high-dimensional robust statistics. We will describe the first robust and computationally efficient algorithms for several fundamental estimation problems. We will also present practical applications to exploratory data analysis. Finally, we will touch upon computational and statistical limits of robust estimation.</div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px">The talk will be based on the following papers:</div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px"><a href="https://arxiv.org/abs/1604.06443" target="_blank">https://arxiv.org/abs/1604.064<wbr>43</a> (FOCS 2016) </div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px"><a href="https://arxiv.org/pdf/1703.00893.pdf" target="_blank">https://arxiv.org/pdf/1703.008<wbr>93.pdf</a> (ICML 2017) </div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px"><a href="https://arxiv.org/abs/1611.03473" target="_blank">https://arxiv.org/abs/1611.034<wbr>73</a> (FOCS 2017)</div><div style="font-size:12.8px"><br></div></div><div style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">******************************<wbr>**************</span><br></div><div style="font-size:12.8px">Bio: Ilias Diakonikolas is an Assistant Professor and Andrew and Erna Viterbi Early Career Chair in the Department of Computer Science at USC. He obtained a Diploma in electrical and computer engineering from the National Technical University of Athens and a Ph.D. in computer science from Columbia University where he was advised by Mihalis Yannakakis. <br></div><div style="font-size:12.8px"><p class="m_-8553432845551154601m_2388486882635116892gmail-m_1000055933909322738gmail-p1"><span class="m_-8553432845551154601m_2388486882635116892gmail-m_1000055933909322738gmail-s1">Before moving to USC, he was a faculty member at the University of Edinburgh, and prior to that he was the Simons postdoctoral fellow in theoretical computer science at the University of California, Berkeley. His research is on the algorithmic foundations of massive data sets, in particular on designing efficient algorithms for fundamental </span>problems in machine learning. He is a recipient of a Sloan Fellowship, an NSF Career Award, a Google Faculty Research Award, a Marie Curie Fellowship, the IBM Research Pat Goldberg Best Paper Award, and an honorable mention in the George Nicholson competition from the INFORMS society.</p><p class="m_-8553432845551154601m_2388486882635116892gmail-m_1000055933909322738gmail-p1"><br></p></div><div class="m_-8553432845551154601m_2388486882635116892gmail-yj6qo m_-8553432845551154601m_2388486882635116892gmail-ajU" style="margin:2px 0px 0px;font-size:12.8px"><div id="m_-8553432845551154601m_2388486882635116892gmail-:u2" class="m_-8553432845551154601m_2388486882635116892gmail-ajR"><img class="m_-8553432845551154601m_2388486882635116892gmail-ajT" src="https://ssl.gstatic.com/ui/v1/icons/mail/images/cleardot.gif">Host: <a href="mailto:cjulia@ttic.edu" target="_blank">Julia Chuzhoy</a></div><div id="m_-8553432845551154601m_2388486882635116892gmail-:u2" class="m_-8553432845551154601m_2388486882635116892gmail-ajR"><br></div><div id="m_-8553432845551154601m_2388486882635116892gmail-:u2" class="m_-8553432845551154601m_2388486882635116892gmail-ajR"><br></div><div id="m_-8553432845551154601m_2388486882635116892gmail-:u2" class="m_-8553432845551154601m_2388486882635116892gmail-ajR"><div style="font-size:12.8px"><span style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:12.8px">For more information on the </span><span style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:12.8px">colloquium</span><span style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:12.8px"> series or to subscribe to the mailing list, please see </span><a href="http://www.ttic.edu/colloquium.php" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:12.8px" target="_blank">http://www.ttic.edu/colloq<wbr>uium.php</a></div></div><div id="m_-8553432845551154601m_2388486882635116892gmail-:u2" class="m_-8553432845551154601m_2388486882635116892gmail-ajR"><br></div><div id="m_-8553432845551154601m_2388486882635116892gmail-:u2" class="m_-8553432845551154601m_2388486882635116892gmail-ajR"><br></div></div><div><div class="m_-8553432845551154601m_2388486882635116892gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><font face="arial, helvetica, sans-serif">Mary C. Marre</font><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">Administrative Assistant</font></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6"><b>Toyota Technological Institute</b></font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6">6045 S. Kenwood Avenue</font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6">Room 504</font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6">Chicago, IL  60637</font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif">p:<a href="tel:(773)%20834-1757" value="+17738341757" target="_blank">(773) 834-1757</a></font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif">f: <a href="tel:(773)%20357-6970" value="+17733576970" target="_blank">(773) 357-6970</a></font></i></div><div><b><i><a href="mailto:mmarre@ttic.edu" target="_blank"><font face="arial, helvetica, sans-serif">mmarre@ttic.edu</font></a></i></b></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div>
</div>
</blockquote></div><br></div></div>
</blockquote></div><br></div></div>