<div dir="ltr"><div style="font-size:12.8px">Dear faculty and students,</div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px">We look forward to seeing you next Tuesday, October 03, at noon in NSH 1507 (unusual place) for AI Seminar sponsored by Apple. To learn more about the seminar series, please visit the AI Seminar <a href="http://www.cs.cmu.edu/~aiseminar/" target="_blank">webpage</a>.</div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px">On Tuesday, Professor <span style="color:rgb(0,0,0);font-family:Arial;font-size:13.3333px;white-space:pre-wrap"><a href="http://www.cs.cmu.edu/~nihars/">Nihar B. Shah</a></span><span style="font-size:12.8px"> will give the following talk: </span></div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div><div style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">Title: Learning from People</span></div><div style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px"><br></span></div><div style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">Abstract: </span><span style="font-size:12.8px">Learning from people represents a new and expanding frontier for data science. Two critical challenges in this domain are of developing algorithms for robust learning and designing incentive mechanisms for eliciting high-quality data. In this talk, I describe progress on these challenges in the context of two canonical settings, namely those of ranking and classification. In addressing the first challenge, I introduce a class of "permutation-based" models that are considerably richer than classical models, and present algorithms for estimation that are both rate-optimal and significantly more robust than prior state-of-the-art methods. I also discuss how these estimators automatically adapt and are simultaneously also rate-optimal over the classical models, thereby enjoying a surprising a win-win in the bias-variance tradeoff. As for the second challenge, I present a class of "multiplicative" incentive </span>mechanisms,<span style="font-size:12.8px"> and show that they are the unique mechanisms that can guarantee honest responses. Extensive experiments on a popular crowdsourcing platform reveal that the theoretical guarantees of robustness and efficiency indeed translate to practice, yielding several-fold improvements over prior art.</span></div></div><div style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px"><br></span></div><div><span style="font-size:12.8px">Bio: Nihar B. Shah is an Assistant Professor in the Machine Learning and Computer Science departments at CMU. He is a recipient of the 2017 David J. Sakrison memorial prize from EECS Berkeley for a "truly outstanding and innovative PhD thesis", the Microsoft Research PhD Fellowship 2014-16, the Berkeley Fellowship 2011-13, the IEEE Data Storage Best Paper and Best Student Paper Awards for the years 2011/2012, and the SVC Aiya Medal 2010. His research interests include statistics, machine learning, and game theory, with a current focus on applications to learning from people. </span><br></div><div style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px"><br></span></div></div>