<div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div><div class="gmail_default" style="font-size:small"><b>When</b>:    Thurs<span class="gmail_default" style="font-family:arial,sans-serif;color:rgb(0,0,0)">day, June 12<span class="gmail_default">, </span>2025</span><font style="font-family:arial,sans-serif;color:rgb(0,0,0)"> at</font><b style="font-family:arial,sans-serif;color:rgb(0,0,0)"> <span style="background-color:rgb(255,255,0)"><u>11:00</u></span></b><span style="color:rgb(80,0,80);font-family:arial,sans-serif;background-color:rgb(255,255,0)"><b><u><font color="#000000"> am</font></u></b><b><u><font color="#000000"> CT</font></u><font color="#000000"> </font></b></span></div><div class="gmail_default"><div class="gmail_default"><div><b><br></b></div><div><b>Where</b>:   Talk will be given <b><font color="#0000ff">live, in-person</font></b> at<br>               TTIC, 6045 S. Kenwood Avenue<br>               5th Floor, <b><u><font color="#000000">Room 530</font></u></b></div><div><br><b>Virtually</b>: via Panopto (<a href="https://uchicago.hosted.panopto.com/Panopto/Pages/Viewer.aspx?id=3086c76d-1016-42fc-98e4-b2f4002cb7d3" target="_blank">livestream</a>)<br></div><div>                 </div><div><b>Who:  </b>    <span>Idan</span> <span>Attias</span>, IDEAL Institute</div><div><br></div></div><div class="gmail_default"><div style="border-top:none;border-right:none;border-left:none;border-bottom:2.25pt solid rgb(11,118,159);padding:0in 0in 1pt"></div><p class="MsoNormal" style="margin:0in 0in 8pt;font-size:11pt;text-align:justify;line-height:15.6933px;font-family:Aptos,sans-serif"><b style="font-family:Arial,Helvetica,sans-serif;font-size:small"><br></b></p><p class="MsoNormal" style="margin:0in 0in 8pt;font-size:11pt;text-align:justify;line-height:15.6933px;font-family:Aptos,sans-serif"><b style="font-family:Arial,Helvetica,sans-serif;font-size:small">Title: </b><span style="font-family:Arial,Helvetica,sans-serif;font-size:small">Multi-Armed Bandits: Adaptivity to Causal Structure and Capacity-Constrained Learning with Delays</span></p><b>Abstract: </b>First part - We investigate the problem of adapting to the presence or absence of causal structure in multi-armed bandit problems. In addition to the usual reward signal, we assume the learner has access to additional variables, observed in each round after acting. When these variables d-separate the action from the reward, existing work in causal bandits demonstrates that one can achieve strictly better rates of regret. Our goal is to adapt to this favorable “conditionally benign” structure if it is present in the environment, while simultaneously recovering worst-case minimax regret if it is not. Notably, the learner has no prior knowledge of whether the favorable structure holds. In this paper, we establish the Pareto optimal frontier of adaptive rates.  </div><div class="gmail_default"><br></div><div class="gmail_default">Based on joint work with Ziyi Liu and Dan Roy, presented at ICML 2024.</div><div class="gmail_default"><br></div><div class="gmail_default">Second part - We study online learning with delays under a novel “capacity constraint” that limits how many past rounds can be tracked simultaneously for delayed feedback. Under “clairvoyance” (i.e., delay durations are revealed upfront each round) and/or “preemptibility” (i.e., we have ability to stop tracking previously chosen round feedback), we establish matching upper and lower bounds (up to logarithmic terms) on achievable regret, characterizing the “optimal capacity” needed to match the minimax rates of classical delayed online learning, which implicitly assume unlimited capacity. Our algorithms achieve minimax-optimal regret across all capacity levels, with performance gracefully degrading under suboptimal capacity.</div><div class="gmail_default"><br></div><div class="gmail_default">Based on joint work with Alexander Ryabchenko and Dan Roy, to appear at COLT 2025.</div><div class="gmail_default"><br><b>Bio: </b>Idan Attias is a postdoctoral researcher at the IDEAL Institute, working with Lev Reyzin (UIC) and Avrim Blum (TTIC). His primary research interests lie in the foundations of machine learning theory and data-driven sequential decision-making, with intersections in game theory, private data analysis, optimization, information theory, and theoretical computer science. He has published several papers in top machine learning and theoretical computer science venues. His work has been recognized with multiple Oral and Spotlight presentations. Most recently, he received the ICML 2024 Best Paper Award and was selected as a Rising Star in Data Science.</div><div class="gmail_default"><br></div><div class="gmail_default"><b>Host: </b><a href="mailto:avrim@ttic.edu" target="_blank">Avrim Blum</a></div></div><div class="gmail_default"><div><br></div><div><br></div><div><br></div></div><br clear="all"></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, Rm 517</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><font size="1"><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6">773-834-1757</font></i></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>
</div>
</div>