<div dir="ltr"><div><div style="font-size:12.8px"><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, November 13th 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 style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif" style="font-size:12.8px">Who:       Benjamin Recht, UC Berkeley</font></div><div><br></div></div></div></div><div><br></div><div style="font-size:12.8px">Title:      The Statistical Foundations of Learning to Control</div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px">Abstract: Given the dramatic successes in machine learning and reinforcement learning over the past half decade, there has been a resurgence of interest in applying these techniques to continuous control problems in robotics, self-driving cars, and unmanned aerial vehicles.  Though such applications appear to be straightforward generalizations of standard reinforcement learning, few fundamental baselines have been established prescribing how well one must know a system in order to control it.  In this talk, I will discuss how one might merge techniques from statistical learning theory with robust control to derive such baselines for such continuous control.  I will explore several examples that balance parameter identification against controller design and demonstrate finite sample tradeoffs between estimation fidelity and desired control performance.  I will describe how these simple baselines give us insights into shortcomings of existing reinforcement learning methodology.  I will close by listing several exciting open problems that must be solved before we can build robust, safe learning systems that interact with an uncertain physical environment.</div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px">Bio:  Benjamin Recht is an Associate Professor in the Department of Electrical Engineering and Computer Sciences at the University of California, Berkeley.  Ben's research group studies the theory and practice of optimization algorithms with a focus on applications in machine learning and data analysis. They are particularly interested in busting machine learning myths and establishing baselines for data analysis.  Ben is the recipient of a Presidential Early Career Awards for Scientists and Engineers, an Alfred P. Sloan Research Fellowship, the 2012 SIAM/MOS Lagrange Prize in Continuous Optimization, the 2014 Jamon Prize, and the 2015 William O. Baker Award for Initiatives in Research.</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">Host: <a href="mailto:nati@ttic.edu">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"><br></div><div style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px;font-family:arial,helvetica,sans-serif">For more information on the </span><span style="font-size:12.8px;font-family:arial,helvetica,sans-serif">colloquium</span><span style="font-size:12.8px;font-family:arial,helvetica,sans-serif"> series or to subscribe to the mailing list, please see </span><a href="http://www.ttic.edu/colloquium.php" target="_blank" style="font-size:12.8px;font-family:arial,helvetica,sans-serif">http://www.ttic.edu/colloq<wbr>uium.php</a><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 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>