<div dir="ltr">Reminder this is happening soon!</div><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr" class="gmail_attr">On Mon, Mar 11, 2024 at 12:55 PM Asher Trockman <<a href="mailto:ashert@cs.cmu.edu">ashert@cs.cmu.edu</a>> wrote:<br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left-width:1px;border-left-style:solid;border-left-color:rgb(204,204,204);padding-left:1ex"><div dir="ltr">Dear all,<div><br></div><div><div>We look forward to seeing you <b>this Tuesday (3/12)</b> from <b><font color="#ff0000">1</font></b><font color="#ff0000"><b>2:00-1:00 PM (U.S. Eastern time)</b></font> for the next talk of this semester's <b>CMU AI Seminar</b>, sponsored by <a href="https://sambanova.ai/" target="_blank">SambaNova Systems</a>. The seminar will be held in GHC 6115 <b>with pizza provided </b>and will<b> </b>be streamed on Zoom.</div><div><br></div><div>To learn more about the seminar series or to see the future schedule, please visit the <a href="http://www.cs.cmu.edu/~aiseminar/" target="_blank">seminar website</a>.</div><div><br></div><font color="#0b5394"><span style="background-color:rgb(255,255,0)">On this Tuesday (3/12), <u>Misha Khodak</u> </span><span style="background-color:rgb(255,255,0)">(CMU) will be giving a talk titled </span><b style="background-color:rgb(255,255,0)">"</b></font><span style="background-color:rgb(255,255,0)"><font color="#0b5394"><b>The long tail of AI: Learning from algorithms and diverse tasks</b></font></span><b style="color:rgb(11,83,148);background-color:rgb(255,255,0)">"</b><font color="#0b5394" style="background-color:rgb(255,255,0)">.</font></div><div><font color="#0b5394"><span style="background-color:rgb(255,255,0)"><br></span><b>Title</b>: </font>The long tail of AI: Learning from algorithms and diverse tasks<font color="#0b5394"><br><br></font><div><font color="#0b5394"><b>Talk Abstract</b>: </font>Advances in machine learning (ML) have led to skyrocketing demand across diverse applications beyond vision and text, resulting in unique theoretical and practical challenges. I develop principled tools for tackling under-explored and under-resourced ML applications, focusing on two settings: (1) learning from algorithmic data and (2) automating ML for diverse tasks. In this talk, I first introduce a general-purpose way to design and analyze "meta-algorithms" that improve the performance of other algorithms by training on similar instances. My approach yields the first provable guarantees for meta-learning gradient descent and a systematic way to answer a crucial question in the burgeoning field of algorithms with predictions: where do the predictions come from? This theory leads to an effective solution to the challenging problem of federated hyperparameter tuning and to the attainment of near-instance-optimal solver performance across sequences of linear systems. I will then present a line of work on automatically extending the benefits of modern ML to diverse data modalities, especially in healthcare and the sciences. This includes architecture search methods that find the "right" neural operation for new modalities and a technique for cross-modal transfer that enables the fine-tuning of large language models on diverse tasks in genomics, differential equations, and beyond.</div></div><div><font color="#0b5394"> </font><div><div><div><font color="#0b5394"><b>Speaker Bio:</b> </font>Misha Khodak is a PhD student in CS at CMU advised by Nina Balcan and Ameet Talwalkar. He studies foundations and applications of machine learning, especially meta-learning and algorithm design. Misha is a recipient of the Facebook PhD Fellowship and CMU’s TCS Presidential Fellowship, and he has interned at Microsoft Research, Google Research, and the Lawrence Livermore National Lab.</div><div><font color="#0b5394"><br></font></div><div><font color="#0b5394"><b>In person: </b>GHC 6115</font></div><div><font color="#0b5394"><b>Zoom Link</b>:  <a href="https://cmu.zoom.us/j/99510233317?pwd=ZGx4aExNZ1FNaGY4SHI3Qlh0YjNWUT09" target="_blank">https://cmu.zoom.us/j/99510233317?pwd=ZGx4aExNZ1FNaGY4SHI3Qlh0YjNWUT09</a></font></div></div></div></div><div><br></div><div>Thanks,</div><div>Asher Trockman</div></div>
</blockquote></div>