<div dir="ltr"><font face="arial, sans-serif">Dravyansh Sharma will be giving a seminar on "</font>Learning piecewise Lipschitz functions in changing environments<font face="arial, sans-serif">" from <u>12:00 - 01:00 PM</u> on March 03 in Newell Simon Hall (NSH) 3305.</font><div><font face="arial, sans-serif"><br></font></div><div><div class="gmail_default"><font face="arial, sans-serif">CMU AI Seminar is sponsored by Fortive. Lunch will be served.<br></font></div><div class="gmail_default"><font face="arial, sans-serif"><br></font></div><div class="gmail_default"><font face="arial, sans-serif">Following are the details of the talk:</font></div></div><div class="gmail_default"><font face="arial, sans-serif"><br></font></div><div class="gmail_default"><div class="gmail_default"><font face="arial, sans-serif"><b>Title: </b></font>Learning piecewise Lipschitz functions in changing environments</div><div><br></div><div class="gmail_default"><font face="arial, sans-serif"><b>Abstract: </b></font>When using machine learning algorithms, often one needs to tune hyperparameters optimized for a given data instance. For many problems, including clustering, a small tweak to the parameters can cause a cascade of changes in the algorithm's behavior, so the algorithm's performance is a discontinuous function of the parameters. Optimization in the presence of sharp (non-Lipschitz), unpredictable (w.r.t. time and amount) changes is a challenging and largely unexplored problem of great significance.</div><div><br></div><div>We consider the class of piecewise Lipschitz functions, which is the most general online setting considered in the literature for the problem. To capture changing environments, we look at the 'shifting regret', which allows for a finite number of environment shifts at unknown times. We provide a shifting regret bound for well-dispersed functions, where dispersion roughly quantifies the rate at which discontinuities appear in the utility functions in expectation. Our near-tight lower bounds further show how dispersion is necessary and sufficient for low regret. We empirically demonstrate a key application of our algorithms to online clustering problems on popular benchmarks.<br></div><div><br></div><div>Joint work with Nina Balcan and Travis Dick.</div><div class="gmail_default"><font face="arial, sans-serif"><br></font></div><div class="gmail_default"><font face="arial, sans-serif"><span style="color:rgb(0,0,0)"><b>Bio</b>: </span></font><a href="http://www.cs.cmu.edu/~dravyans/" target="_blank">Dravy</a> is a graduate student at CMU advised by <a href="https://www.cs.cmu.edu/~ninamf/" target="_blank">Nina Balcan</a>. He is interested in designing algorithms for machine learning with strong and provable performance guarantees. Previously he has worked with the Speech team at Google and completed his undergraduate studies at IIT Delhi. The <a href="https://arxiv.org/pdf/1907.09137.pdf" target="_blank">work</a> presented in the present talk has been accepted for publication at <a href="https://www.aistats.org/" target="_blank">AISTATS 2020</a>, Palermo, and was awarded the first prize in poster competition at <a href="https://cmuinforms.org/posts/2019/08/24/yinzor-2019.html" target="_blank">YinzOR 2019</a>, Pittsburgh.</div><div class="gmail_default"><font face="arial, sans-serif"><br></font></div><div class="gmail_default"><span style="font-family:arial,sans-serif">To learn more about the seminar series, please visit the </span><a href="http://www.cs.cmu.edu/~aiseminar/" target="_blank" style="font-family:arial,sans-serif">website</a><span style="font-family:arial,sans-serif">. </span><br></div></div><div><br></div>-- <br><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div style="margin:0px;padding:0px 0px 20px;width:864px;font-family:Roboto,RobotoDraft,Helvetica,Arial,sans-serif"><div><div style="margin:8px 0px 0px;padding:0px"><div><div dir="ltr"><div><font color="#444444">Aayush Bansal</font><br></div><div><a href="http://www.cs.cmu.edu/~aayushb/" target="_blank">http://www.cs.cmu.edu/~aayushb/</a></div><div style="font-size:medium"><br></div></div><div style="font-size:medium"></div><div style="font-size:medium"></div></div></div><div style="font-size:medium"></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div>