<div dir="ltr"><i>Data Science Institute/Statistics Candidate Seminar</i><div><br></div><div><div><b>Madeleine Udell</b></div><div><b>Assistant Professor</b></div><div><b>Cornell University</b><br></div><div><br></div><div><b>Thursday, February 24th</b></div><div><b>4:30 p.m. - 5:30 p.m.</b></div><div><b>REMOTE ONLY: <a href="http://live.cs.uchicago.edu/madeleineudell/" target="_blank">Live Stream</a> or <a href="https://uchicago.zoom.us/j/96845604580?pwd=T3BkdHYzaE1ja2hzSDc1VzdHbTFEZz09" target="_blank">Zoom</a> (details below)</b></div><div><b><br></b></div><div><b>Low Rank Approximation for Faster Convex Optimization<br></b></div><div><br></div><div><div>Low rank structure is pervasive in real-world datasets. This talk shows how to accelerate the  <br>solution of fundamental computational problems, including eigenvalue decomposition, linear system solves, and composite convex optimization, by exploiting this low rank structure. We present a simple and efficient method for approximate top eigendecomposition based on randomized numerical linear algebra. Armed with this primitive, we design a new randomized preconditioner for the conjugate gradient method, and a method called NysADMM, based on the inexact alternating directions method of multipliers, for composite convex optimization. These methods come with strong theoretical and numerical support. Indeed, a simple implementation of NysADMM solves important large-scale statistical problems like lasso, logistic regression, and support vector machines 2--58x faster than standard solvers.<br></div><div><br></div><div><b>Bio</b>: <a href="https://people.orie.cornell.edu/mru8/" target="_blank">Madeleine Udell</a> is Assistant Professor of Operations Research and Information Engineering and Richard and Sybil Smith Sesquicentennial Fellow at Cornell University. She studies optimization and machine learning for large scale data analysis and control, with applications in marketing, demographic modeling, medical informatics, engineering system design, and automated machine learning. She has received several awards, including an Alfred P. Sloan Research Fellowship (2021), a National Science Foundation CAREER award (2020), an Office of Naval Research (ONR) Young Investigator Award (2020), a Cornell Engineering Research Excellence Award (2020), an INFORMS Optimization Society Best Student Paper Award (as advisor) (2019), and INFORMS Doing Good with Good OR (2018). Her work is supported by grants from the NSF, ONR, DARPA, the Canadian Institutes of Health, and Capital One.<br></div></div></div><div><br></div><div><b>Host</b>: Rebecca Willett</div><div><br></div><div><b>Zoom Info:</b></div><div>Zoom: <a href="https://uchicago.zoom.us/j/96845604580?pwd=T3BkdHYzaE1ja2hzSDc1VzdHbTFEZz09" target="_blank">https://uchicago.zoom.us/j/96845604580?pwd=T3BkdHYzaE1ja2hzSDc1VzdHbTFEZz09</a><br>ID: 968 4560 4580<br>Password: ds2022</div><br clear="all"><div><br></div>-- <br><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><i style="font-size:12.8px">Rob Mitchum</i></div><div dir="ltr"><i>Associate Director of Communications for Data Science and Computing<br></i><div style="font-size:12.8px"><i style="font-size:12.8px">University of Chicago</i><br></div><div style="font-size:12.8px"><i style="font-size:12.8px"><a href="mailto:rmitchum@ci.uchicago.edu" target="_blank">rmitchum@uchicago.edu</a></i><br></div><div style="font-size:12.8px"><i style="font-size:12.8px">773-484-9890</i><br></div></div></div></div></div></div></div></div></div>