<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, Jan 23, at noon in GHC 6115 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><span style="font-size:12.8px">On Tuesday, <a href="https://www.cs.cmu.edu/~nhaghtal/">Nika Haghtalab</a> will give the following talk: </span></div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div><div><span style="font-size:12.8px">Title: Machine learning by the people, for the people</span></div><div style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px"><br></span></div><div style="font-size:12.8px"><div style="font-size:12.8px">Abstract: </div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px">Typical analysis of learning algorithms considers their outcome in isolation from the effects that they may have on the process that generates the data or the entity that is interested in learning. However, current technological trends mean that people and organizations increasingly interact with learning systems, making it necessary to consider these effects, which fundamentally change the nature of learning and the challenges involved. In this talk, I will explore three lines of research from my work on the theoretical aspects of machine learning and algorithmic economics that account for these interactions: learning optimal policies in game-theoretic settings, without an accurate behavioral model, by interacting with people; managing people's expertise and resources in data-collection and machine learning; and collaborative learning in a setting where multiple learners interact with each other to discover similar underlying concepts.</div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px">Bio: </div><div style="font-size:12.8px">Nika Haghtalab is a Ph.D. candidate at the Computer Science Department of Carnegie Mellon University, co-advised by Avrim Blum and Ariel Procaccia. Her research interests include learning theory and algorithmic economics. She is a recipient of the IBM and Microsoft Research Ph.D. fellowships and the Siebel Scholarship.</div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px"><br></div></div></div></div>