<div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div class="gmail_default" style="font-weight:bold"><font color="#000000" face="arial, helvetica, sans-serif">When: <span style="font-weight:400">    Tuesday, January 29th </span><span class="gmail-m_659755472794929801gmail-m_-6461243813863673855gmail-m_-742000311328020925gmail-m_7559459027998801583gmail-m_4801029585485711767gmail-m_8517121454174849988gmail-m_-6691959996525573090gmail-m_1517372298344856049gmail-m_491069367152086750gmail-m_-8327640324523575189gmail-m_2420618808463760418gmail-m_7960197898027616883gmail-m_8692226636264124041gmail-m_2794822896869921223gmail-m_7508998950622620526gmail-m_-7153355664495542534gmail-il" style="font-weight:400">at</span><span style="font-weight:400"> </span><b style="">11:00 am</b></font></div><div class="gmail_default"><font color="#000000" face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div class="gmail_default" style="font-weight:bold"><font color="#000000" face="arial, helvetica, sans-serif">Where:<span style="font-weight:400">    </span><span class="gmail-m_659755472794929801gmail-m_-6461243813863673855gmail-m_-742000311328020925gmail-m_7559459027998801583gmail-m_4801029585485711767gmail-m_8517121454174849988gmail-m_-6691959996525573090gmail-m_1517372298344856049gmail-m_491069367152086750gmail-m_-8327640324523575189gmail-m_2420618808463760418gmail-m_7960197898027616883gmail-m_8692226636264124041gmail-m_2794822896869921223gmail-m_7508998950622620526gmail-m_-7153355664495542534gmail-m_8421504075585210435gmail-m_3262824545120381495gmail-m_-1141671822915777344gmail-m_-7219251726624328345gmail-m_-8588148075564318222gmail-m_-8767966813928691312gmail-m_-1542318334608687154gmail-m_5717104778280916634gmail-m_4845490158781220632gmail-m_5124567205141626540gmail-m_3209361100497750746gmail-m_2953668934074478317gmail-m_-3155518689668024534m_9067904842688472155gmail-m_3071693547520408192gmail-il" style="font-weight:400"><span class="gmail-m_659755472794929801gmail-m_-6461243813863673855gmail-m_-742000311328020925gmail-m_7559459027998801583gmail-m_4801029585485711767gmail-m_8517121454174849988gmail-m_-6691959996525573090gmail-m_1517372298344856049gmail-m_491069367152086750gmail-m_-8327640324523575189gmail-m_2420618808463760418gmail-m_7960197898027616883gmail-m_8692226636264124041gmail-m_2794822896869921223gmail-m_7508998950622620526gmail-m_-7153355664495542534gmail-il"><span class="gmail-m_659755472794929801gmail-m_-6461243813863673855gmail-m_-742000311328020925gmail-m_7559459027998801583gmail-m_4801029585485711767gmail-il">TTIC</span></span></span><span style="font-weight:400">, 6045 S Kenwood Avenue, 5th Floor, Room 526</span></font></div><div class="gmail_default"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><font face="arial, helvetica, sans-serif"><span style="font-weight:bold;color:rgb(0,0,0)">Who:</span><span style="color:rgb(0,0,0)">       </span><font color="#000000">Travis Dick, Carnegie Mellon University</font></font><div class="gmail_default"><b><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></b></div><div class="gmail_default"><b><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></b></div><font face="arial, helvetica, sans-serif"><font color="#000000"><b>Title:     </b></font>Machine Learning: Social Values, Data Efficiency, and Beyond Prediction</font></div><div dir="ltr"><font color="#000000" face="arial, helvetica, sans-serif"><span style="font-variant-ligatures:no-common-ligatures"><br></span></font><div class="gmail_default"><p class="gmail-m_659755472794929801gmail-m_-6461243813863673855gmail-m_-5711918102442832327m_-8490653784013605092gmail-p1" style="margin:0px;font-variant-numeric:normal;font-variant-east-asian:normal;font-stretch:normal;line-height:normal"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><b style="color:rgb(0,0,0)">Abstract: </b>In this talk I will
discuss two recent research projects, both extending the theory and practice of
machine learning to accommodate modern requirements of learning systems. These
projects focus on requirements stemming from two sources: applying machine learning
to problems beyond standard prediction, and the need to incorporate social
values into learning systems.<br></font></p>

<p class="MsoNormal" style="margin:0in 0in 0.0001pt;line-height:normal;background-image:initial;background-position:initial;background-size:initial;background-repeat:initial;background-origin:initial;background-clip:initial"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br>
Beyond Standard Prediction Problems: While most machine learning focuses on
making predictions, there are learning problems where the output of the learner
is not a prediction rule. We focus on data-driven algorithm configuration,
where the goal is to find the best algorithm parameters for a specific
application domain. We consider this problem in two new learning settings: the
online setting, where problems are chosen by an adversary and arrive one at a
time, and the private setting, where problems encode sensitive information.
Algorithm configuration often reduces to maximizing a collection of piecewise
Lipschitz functions. In both online and private settings, optimization is
impossible in the worst case. Our main contribution is a condition, called dispersion,
that allows for meaningful regret bounds and utility guarantees. We also show
that dispersion is satisfied for many problems under mild assumptions.</font></p>

<p class="MsoNormal" style="margin:0in 0in 0.0001pt;line-height:normal;background-image:initial;background-position:initial;background-size:initial;background-repeat:initial;background-origin:initial;background-clip:initial"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br>
Social Values: Machine learning is becoming central to the infrastructure of
our society, and as a result it often learns from our personal data and makes
predictions about our behavior. When these predictions have significant
consequences, we may want to design our learning systems in ways that make it
easier to uphold our social values like fairness and privacy. The second part
of this talk will focus on a new notion of individual fairness for machine
learning called Envy-freeness, which is suitable for learning problems with
many outcomes and when individuals have heterogeneous preferences over those outcomes.
Roughly speaking, a classifier is envy-free if no individual prefers the
prediction made for another over their own. In this work, we consider the
generalization properties of envy-freeness, providing conditions under which a
classifier that appears to be envy-free on a sample guarantees that it is also
envy-free on the underlying distribution. </font></p>

<p class="MsoNormal" style="margin:0in 0in 10pt;line-height:115%"><font face="arial, helvetica, sans-serif"> </font></p></div><div class="gmail_default"><p class="gmail-m_659755472794929801gmail-m_-6461243813863673855gmail-m_-5711918102442832327m_-8490653784013605092gmail-p1" style="font-variant-numeric:normal;font-variant-east-asian:normal;font-stretch:normal;line-height:normal;margin:0px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></p></div><font face="arial, helvetica, sans-serif"><b>Host:</b>  <a href="mailto:avrim@ttic.edu">Avrim Blum</a><br></font><blockquote style="margin:0px 0px 0px 40px;border:none;padding:0px"><br><br><br class="gmail-Apple-interchange-newline"></blockquote></div><div><div dir="ltr" class="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><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 517</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></div></div></div></div></div>