<div dir="ltr"><div dir="ltr"><div class="gmail_default" style="font-size:small"><div class="gmail_default" style="color:rgb(80,0,80)"><p style="font-variant-numeric:normal;font-variant-east-asian:normal;font-stretch:normal;line-height:normal;margin:0px"><font face="arial, sans-serif" color="#000000"><font style="vertical-align:inherit"><font style="vertical-align:inherit"><b>When:</b>    </font></font><font style="vertical-align:inherit"><font style="vertical-align:inherit">  Wednesday, February 2nd at<b> <span style="background-color:rgb(255,255,0)">11:30 am CT</span></b></font></font><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, sans-serif" color="#000000"> </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, sans-serif"><font style="color:rgb(0,0,0);vertical-align:inherit"><font style="vertical-align:inherit"><b>Where:</b>     </font></font>Zoom Virtual Talk (<a href="https://uchicagogroup.zoom.us/webinar/register/WN_J_gBUwZZS5yH_x0S7eSTmw" target="_blank"><b><font color="#0000ff">register in advance here</font></b></a>)</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, sans-serif"><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, sans-serif"><font style="vertical-align:inherit"><font style="vertical-align:inherit"><font color="#000000"><b>Who: </b> </font><font color="#500050">    </font><font color="#000000">  </font></font></font></font>Ainesh Bakshi, Carnegie Mellon University</p></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(80,0,80)"><b style="color:rgb(0,0,0)"><font face="arial, sans-serif"><br></font></b></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(80,0,80)"><div><b>Title:</b>        Analytic Techniques for Robust Algorithm Design</div><div><br></div><div><b>Abstract:</b> </div><div>Modern machine learning relies on algorithms that fit expressive models to large datasets. While such tasks are easy in low dimensions, real-world datasets are truly high-dimensional. Additionally, a prerequisite to deploying models in real-world systems is to ensure that their behavior degrades gracefully when the modeling assumptions no longer hold. Therefore, there is a growing need for <i>efficient algorithms</i> that fit reliable and robust models to data.<br><br>In this talk, I will provide an overview of designing such efficient and robust algorithms, with provable guarantees, for fundamental tasks in machine learning and statistics. In particular, I will describe two complementary themes arising in this area: <i>high-dimensional robust statistics</i> and <i>fast numerical linear algebra</i>. The first addresses how to fit expressive models to high-dimensional datasets in the presence of outliers and the second develops fast algorithmic primitives to reduce dimensionality and de-noise large datasets. I will focus on recent results on robustly learning mixtures of arbitrary Gaussians and describe the new algorithmic ideas obtained along the way. Finally, I will make the case for analytic techniques, such as convex relaxations, being the natural choice for robust algorithm design. <br></div><div><br></div></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(80,0,80)"><font face="arial, sans-serif"><b>Host:</b> <b><font color="#0000ff"><a href="mailto:yury@ttic.edu" target="_blank">Yury Makarychev</a></font></b></font></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(80,0,80)"><font face="arial, sans-serif"><b><br></b></font></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(80,0,80)"><font face="arial, sans-serif"><b><br></b></font></div></div><div><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><span style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:x-small">Mary C. Marre</span><br></div><div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif" size="1">Faculty Administrative Support</font></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6" size="1"><b>Toyota Technological Institute</b></font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6" size="1">6045 S. Kenwood Avenue</font></i></div><div><font size="1"><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6">Chicago, IL  60637</font></i><br></font></div><div><b><i><a href="mailto:mmarre@ttic.edu" target="_blank"><font face="arial, helvetica, sans-serif" size="1">mmarre@ttic.edu</font></a></i></b></div></div></div></div></div><br></div><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr" class="gmail_attr">On Wed, Feb 2, 2022 at 10:30 AM Mary Marre <<a href="mailto:mmarre@ttic.edu">mmarre@ttic.edu</a>> wrote:<br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div style="font-size:small"><div><p style="font-variant-numeric:normal;font-variant-east-asian:normal;font-stretch:normal;line-height:normal;color:rgb(80,0,80);margin:0px"><font face="arial, sans-serif" color="#000000"><font style="vertical-align:inherit"><font style="vertical-align:inherit"><b>When:</b>    </font></font><font style="vertical-align:inherit"><font style="vertical-align:inherit">  Wednesday, February 2nd at<b> <span style="background-color:rgb(255,255,0)">11:30 am CT</span></b></font></font><br></font></p><p class="MsoNormal" style="margin:0in 0in 0.0001pt;color:rgb(80,0,80);line-height:normal;background-image:initial;background-position:initial;background-size:initial;background-repeat:initial;background-origin:initial;background-clip:initial"><font face="arial, sans-serif" color="#000000"> </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, sans-serif"><font style="color:rgb(0,0,0);vertical-align:inherit"><font style="vertical-align:inherit"><b>Where:</b>     </font></font><font style="color:rgb(80,0,80)">Zoom Virtual Talk (</font><a href="https://uchicagogroup.zoom.us/webinar/register/WN_J_gBUwZZS5yH_x0S7eSTmw" target="_blank"><b><font color="#0000ff">register in advance here</font></b></a><font style="color:rgb(80,0,80)">)</font></font></p><p class="MsoNormal" style="margin:0in 0in 0.0001pt;color:rgb(80,0,80);line-height:normal;background-image:initial;background-position:initial;background-size:initial;background-repeat:initial;background-origin:initial;background-clip:initial"><font face="arial, sans-serif"><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, sans-serif"><font style="vertical-align:inherit"><font style="vertical-align:inherit"><font color="#000000"><b>Who: </b> </font><font color="#500050">    </font><font color="#000000">  </font></font></font></font>Ainesh Bakshi, Carnegie Mellon University</p></div><div><b style="color:rgb(0,0,0)"><font face="arial, sans-serif"><br></font></b></div><div><div><b>Title:</b>        Analytic Techniques for Robust Algorithm Design</div><div><br></div><div><b>Abstract:</b> </div><div>Modern machine learning relies on algorithms that fit expressive models to large datasets. While such tasks are easy in low dimensions, real-world datasets are truly high-dimensional. Additionally, a prerequisite to deploying models in real-world systems is to ensure that their behavior degrades gracefully when the modeling assumptions no longer hold. Therefore, there is a growing need for <i>efficient algorithms</i> that fit reliable and robust models to data.<br><br>In this talk, I will provide an overview of designing such efficient and robust algorithms, with provable guarantees, for fundamental tasks in machine learning and statistics. In particular, I will describe two complementary themes arising in this area: <i>high-dimensional robust statistics</i> and <i>fast numerical linear algebra</i>. The first addresses how to fit expressive models to high-dimensional datasets in the presence of outliers and the second develops fast algorithmic primitives to reduce dimensionality and de-noise large datasets. I will focus on recent results on robustly learning mixtures of arbitrary Gaussians and describe the new algorithmic ideas obtained along the way. Finally, I will make the case for analytic techniques, such as convex relaxations, being the natural choice for robust algorithm design. <br></div><div><br></div></div><div><font face="arial, sans-serif"><b>Host:</b> <b><font color="#0000ff"><a href="mailto:yury@ttic.edu" target="_blank">Yury Makarychev</a></font></b></font></div><br></div><div style="font-size:small"><br></div><div style="font-size:small"><br></div><div style="font-size:small"><br></div><div><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div><span style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:x-small">Mary C. Marre</span><br></div><div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif" size="1">Faculty Administrative Support</font></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6" size="1"><b>Toyota Technological Institute</b></font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6" size="1">6045 S. Kenwood Avenue</font></i></div><div><font size="1"><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6">Chicago, IL  60637</font></i><br></font></div><div><b><i><a href="mailto:mmarre@ttic.edu" target="_blank"><font face="arial, helvetica, sans-serif" size="1">mmarre@ttic.edu</font></a></i></b></div></div></div></div></div><br></div><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr" class="gmail_attr">On Tue, Feb 1, 2022 at 3:41 PM Mary Marre <<a href="mailto:mmarre@ttic.edu" target="_blank">mmarre@ttic.edu</a>> wrote:<br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div style="font-size:small"><div><p style="font-variant-numeric:normal;font-variant-east-asian:normal;font-stretch:normal;line-height:normal;color:rgb(80,0,80);margin:0px"><font face="arial, sans-serif" color="#000000"><font style="vertical-align:inherit"><font style="vertical-align:inherit"><b>When:</b>    </font></font><font style="vertical-align:inherit"><font style="vertical-align:inherit">  Wednesday, February 2nd at<b> <span style="background-color:rgb(255,255,0)">11:30 am CT</span></b></font></font><br></font></p><p class="MsoNormal" style="margin:0in 0in 0.0001pt;color:rgb(80,0,80);line-height:normal;background-image:initial;background-position:initial;background-size:initial;background-repeat:initial;background-origin:initial;background-clip:initial"><font face="arial, sans-serif" color="#000000"> </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, sans-serif"><font style="color:rgb(0,0,0);vertical-align:inherit"><font style="vertical-align:inherit"><b>Where:</b>     </font></font><font style="color:rgb(80,0,80)">Zoom Virtual Talk (</font><a href="https://uchicagogroup.zoom.us/webinar/register/WN_J_gBUwZZS5yH_x0S7eSTmw" target="_blank"><b><font color="#0000ff">register in advance here</font></b></a><font style="color:rgb(80,0,80)">)</font></font></p><p class="MsoNormal" style="margin:0in 0in 0.0001pt;color:rgb(80,0,80);line-height:normal;background-image:initial;background-position:initial;background-size:initial;background-repeat:initial;background-origin:initial;background-clip:initial"><font face="arial, sans-serif"><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, sans-serif"><font style="vertical-align:inherit"><font style="vertical-align:inherit"><font color="#000000"><b>Who: </b> </font><font color="#500050">    </font><font color="#000000">  </font></font></font></font><span>Ainesh</span> Bakshi, Carnegie Mellon University</p></div><div><b style="color:rgb(0,0,0)"><font face="arial, sans-serif"><br></font></b></div><div><div><b>Title:</b>        Analytic Techniques for Robust Algorithm Design</div><div><br></div><div><b>Abstract:</b> </div><div>Modern machine learning relies on algorithms that fit expressive models to large datasets. While such tasks are easy in low dimensions, real-world datasets are truly high-dimensional. Additionally, a prerequisite to deploying models in real-world systems is to ensure that their behavior degrades gracefully when the modeling assumptions no longer hold. Therefore, there is a growing need for <i>efficient algorithms</i> that fit reliable and robust models to data.<br><br>In this talk, I will provide an overview of designing such efficient and robust algorithms, with provable guarantees, for fundamental tasks in machine learning and statistics. In particular, I will describe two complementary themes arising in this area: <i>high-dimensional robust statistics</i> and <i>fast numerical linear algebra</i>. The first addresses how to fit expressive models to high-dimensional datasets in the presence of outliers and the second develops fast algorithmic primitives to reduce dimensionality and de-noise large datasets. I will focus on recent results on robustly learning mixtures of arbitrary Gaussians and describe the new algorithmic ideas obtained along the way. Finally, I will make the case for analytic techniques, such as convex relaxations, being the natural choice for robust algorithm design. <br></div><div><br></div></div><div><font face="arial, sans-serif"><b>Host:</b> <b><font color="#0000ff"><a href="mailto:yury@ttic.edu" target="_blank">Yury Makarychev</a></font></b></font></div><br></div><div><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div><span style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:x-small">Mary C. Marre</span><br></div><div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif" size="1">Faculty Administrative Support</font></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6" size="1"><b>Toyota Technological Institute</b></font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6" size="1">6045 S. Kenwood Avenue</font></i></div><div><font size="1"><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6">Chicago, IL  60637</font></i><br></font></div><div><b><i><a href="mailto:mmarre@ttic.edu" target="_blank"><font face="arial, helvetica, sans-serif" size="1">mmarre@ttic.edu</font></a></i></b></div></div></div></div></div><br></div><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr" class="gmail_attr">On Wed, Jan 26, 2022 at 8:08 PM Mary Marre <<a href="mailto:mmarre@ttic.edu" target="_blank">mmarre@ttic.edu</a>> wrote:<br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div style="font-size:small"><div><p style="font-variant-numeric:normal;font-variant-east-asian:normal;font-stretch:normal;line-height:normal;color:rgb(80,0,80);margin:0px"><font face="arial, sans-serif" color="#000000"><font style="vertical-align:inherit"><font style="vertical-align:inherit"><b>When:</b>    </font></font><font style="vertical-align:inherit"><font style="vertical-align:inherit">  Wednesday, February 2nd at<b> <span style="background-color:rgb(255,255,0)">11:30 am CT</span></b></font></font><br></font></p><p class="MsoNormal" style="margin:0in 0in 0.0001pt;color:rgb(80,0,80);line-height:normal;background-image:initial;background-position:initial;background-size:initial;background-repeat:initial;background-origin:initial;background-clip:initial"><font face="arial, sans-serif" color="#000000"> </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, sans-serif"><font style="color:rgb(0,0,0);vertical-align:inherit"><font style="vertical-align:inherit"><b>Where:</b>     </font></font><font color="#000000" style="color:rgb(80,0,80)">Zoom Virtual Talk (</font><a href="https://uchicagogroup.zoom.us/webinar/register/WN_J_gBUwZZS5yH_x0S7eSTmw" target="_blank"><b><font color="#0000ff">register in advance here</font></b></a><font color="#000000" style="color:rgb(80,0,80)">)</font></font></p><p class="MsoNormal" style="margin:0in 0in 0.0001pt;color:rgb(80,0,80);line-height:normal;background-image:initial;background-position:initial;background-size:initial;background-repeat:initial;background-origin:initial;background-clip:initial"><font face="arial, sans-serif"><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, sans-serif"><font style="vertical-align:inherit"><font style="vertical-align:inherit"><font color="#000000"><b>Who: </b> </font><font color="#500050">    </font><font color="#000000">  </font></font></font></font>Ainesh Bakshi, Carnegie Mellon University</p></div><div><b style="color:rgb(0,0,0)"><font face="arial, sans-serif"><br></font></b></div><div><div><b>Title:</b>        Analytic Techniques for Robust Algorithm Design</div><div><br></div><div><b>Abstract:</b> </div><div>Modern machine learning relies on algorithms that fit expressive models to large datasets. While such tasks are easy in low dimensions, real-world datasets are truly high-dimensional. Additionally, a prerequisite to deploying models in real-world systems is to ensure that their behavior degrades gracefully when the modeling assumptions no longer hold. Therefore, there is a growing need for <i>efficient algorithms</i> that fit reliable and robust models to data.<br><br>In this talk, I will provide an overview of designing such efficient and robust algorithms, with provable guarantees, for fundamental tasks in machine learning and statistics. In particular, I will describe two complementary themes arising in this area: <i>high-dimensional robust statistics</i> and <i>fast numerical linear algebra</i>. The first addresses how to fit expressive models to high-dimensional datasets in the presence of outliers and the second develops fast algorithmic primitives to reduce dimensionality and de-noise large datasets. I will focus on recent results on robustly learning mixtures of arbitrary Gaussians and describe the new algorithmic ideas obtained along the way. Finally, I will make the case for analytic techniques, such as convex relaxations, being the natural choice for robust algorithm design. <br></div><div><br></div></div><div><font face="arial, sans-serif"><b>Host:</b> <b><font color="#0000ff"><a href="mailto:yury@ttic.edu" target="_blank">Yury Makarychev</a></font></b></font></div><div><font face="arial, sans-serif"><br></font></div><div><br></div><div><br></div><div><br></div></div><div><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div><span style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:x-small">Mary C. Marre</span><br></div><div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif" size="1">Faculty Administrative Support</font></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6" size="1"><b>Toyota Technological Institute</b></font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6" size="1">6045 S. Kenwood Avenue</font></i></div><div><font size="1"><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6">Chicago, IL  60637</font></i><br></font></div><div><b><i><a href="mailto:mmarre@ttic.edu" target="_blank"><font face="arial, helvetica, sans-serif" size="1">mmarre@ttic.edu</font></a></i></b></div></div></div></div></div></div>
</blockquote></div></div>
</blockquote></div></div>
</blockquote></div></div>