<div dir="ltr"><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 9th at 11:00 a.m.</span><span style="font-size:12.8px"> </span><br></font></div><div dir="ltr" style="font-size:12.8px"><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 style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif" style="font-size:12.8px">Who:       </font><span style="color:rgb(0,0,0);font-family:arial,sans,sans-serif;font-size:13px;white-space:pre-wrap">Samory Kpotufe, Princeton</span></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div><br></div><div><div style="font-size:12.8px">Title:       Adaptive rates in Active Learning with label noise </div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px">Abstract: In active learning (for classification tasks), the learner has the ability to request the labels of carefully chosen points over space.  Intuitively, this might speedup the learning process — in terms of the number of labels required to achieve a fixed error— over the usual passive setting where the learner accesses i.i.d labeled data. Unfortunately, despite significant progress on the subject, the benefits of active over passive learning remain largely unclear: for example, in the usual PAC setting with VC classes, label requirements in active learning are of the same order as in passive learning outside of strong assumptions on label noise. </div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px">In this talk, we aim to gain new insights on the benefits of active learning over passive learning. In particular, we will consider 3 parametrizations of label noise that help capture the continuum of easy to hard classification problems, and elicit a clearer picture of the benefits of active learning. The first such parametrization draws on intuition from the so-called `cluster assumption’ in ML, while the last two consist of so-called ‘noise margin assumptions’ common in ML and Statistics. Our results exhibit interesting phase transitions (in label requirements) driven by the interaction between noise parameters, marginal distribution, and data dimension. Furthermore, our algorithmic strategies are adaptive, i.e., require no a priori knowledge of distributional or noise parameters, yet are rate-optimal. </div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px">The talk is based on recent collaborations with S. Ben-David, R. Urner, A. Locatelli, and A. Carpentier. </div></div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px">Host: <a href="mailto:nati@ttic.edu" target="_blank">Nathan Srebro</a></div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div 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 style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px"><br></div></div></div><div><div class="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>
</div>