<div dir="ltr"><div class="gmail_default" style=""><div class="gmail_default" style=""><div class="gmail_default" style="color:rgb(11,83,148)">Dear faculty and students:<br><br>We look forward to seeing you on Tuesday, Dec. 3rd, at noon in <b>NSH 3305 </b>for our <span class="gmail-il">AI</span> <span class="gmail-il">Seminar</span> sponsored by Apple. To learn more about the <span class="gmail-il">seminar</span> series, please visit the <a href="http://www.cs.cmu.edu/~aiseminar/" target="_blank">website</a>. </div><div class="gmail_default" style="color:rgb(11,83,148)">On Tuesday, Misha Khodak will give the following talk:</div><div class="gmail_default" style=""><div style=""><b style="color:rgb(11,83,148)">Title: </b><b style=""><font color="#0b5394">Efficient and Adaptive Meta-Learning with Provable Guarantees</font></b></div><div style=""><br><b style="color:rgb(11,83,148)">Abstract:</b> <font color="#0b5394">Meta-learning has recently re-emerged as an important direction for developing algorithms for multi-task learning, dynamic environments, and federated settings; however, meta-learning approaches that can scale to deep neural networks are largely heuristic and lack formal guarantees. We build a theoretical framework for designing and understanding practical meta-learning methods that integrates sophisticated formalizations of task-similarity with the extensive literature on online convex optimization and sequential prediction algorithms. Our approach enables the task-similarity to be learned adaptively, provides sharper transfer-risk bounds in the setting of statistical learning-to-learn, and leads to straightforward derivations of average-case regret bounds for efficient algorithms in settings where the task-environment changes dynamically or the tasks share a certain geometric structure. We use our theory to modify several popular meta-learning algorithms and improve performance on standard problems in few-shot and federated learning.<br><br>Joint work Nina Balcan, Ameet Talwalkar, Jeff Li, and Sebastian Caldas</font><br></div></div></div></div>-- <br><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><span style="font-size:13px;border-collapse:collapse;color:rgb(136,136,136)"><b>Han Zhao<br>Machine Learning Department</b></span></div><div><span style="font-size:13px;border-collapse:collapse;color:rgb(136,136,136)"><b>School of Computer Science<br>Carnegie Mellon University<br>Mobile: +1-</b></span><b style="color:rgb(136,136,136);font-size:13px">412-652-4404</b></div></div></div></div></div></div>