<div dir="ltr">appears quite relevant to a few of us<br><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr" class="gmail_attr">---------- Forwarded message ---------<br>From: <strong class="gmail_sendername" dir="auto">Diane Stidle</strong> <span dir="auto"><<a href="mailto:stidle@andrew.cmu.edu">stidle@andrew.cmu.edu</a>></span><br>Date: Fri, Sep 25, 2020 at 12:40 PM<br>Subject: Thesis Proposal - Oct. 2, 2020 - Otilia Stretcu - Curriculum Learning<br>To: <a href="mailto:ml-seminar@cs.cmu.edu">ml-seminar@cs.cmu.edu</a> <<a href="mailto:ML-SEMINAR@cs.cmu.edu">ML-SEMINAR@cs.cmu.edu</a>>, Rich Caruana <<a href="mailto:rcaruana@microsoft.com">rcaruana@microsoft.com</a>><br></div><br><br>
  

    
  
  <div>
    <p><i><b>Thesis Proposal</b></i></p>
    <p>Date: October 2, 2020<br>
      Time: 3:30pm (EDT)<br>
      Speaker: Otilia Stretcu</p>
    <p>Zoom Meeting: <a href="https://cmu.zoom.us/j/94122713476?pwd=VlFqOWYrRkFQMnZaSE0vTXFtT3pRdz09" target="_blank">https://cmu.zoom.us/j/94122713476?pwd=VlFqOWYrRkFQMnZaSE0vTXFtT3pRdz09<br>
      </a>Meeting ID: 941 2271 3476<br>
      Passcode: 866793</p>
    <p><b>Title: Curriculum Learning</b></p>
    <p>Abstract:<br>
      AI researchers often disagree about the best strategy to train a
      machine learning system, but there is one belief that is generally
      agreed upon: humans are still much better learners than machines.
      Unlike AI systems, humans do not learn difficult new tasks (e.g.,
      solving differential equations) from scratch, by looking at
      independent and identically distributed examples of the task being
      performed by someone else. Instead, new skills are often built
      progressively, starting with easier tasks and gradually becoming
      able to perform harder ones. Curriculum Learning (CL) is a line of
      work that tries to incorporate this human approach to learning
      into machine learning. In this thesis we aim to discover the
      problem settings in which different forms of CL are beneficial,
      and the types of benefits they provide. Our completed work in
      machine translation and image classification already showcases two
      different settings in which CL is successful. Next, we plan to
      take this work further and tackle some problems that are even more
      challenging for modern machine learning systems, such as function
      composition and learning to do math with neural networks. If
      successful, this work could help CL eventually become the standard
      method for training systems, bringing machine learning one step
      closer to human intelligence.</p>
    <div dir="ltr"><br>
      <b>
        Thesis Committee</b>: </div>
    <div dir="ltr">Tom Mitchell, Co-Chair</div>
    <div dir="ltr">
Barnabás Póczos, Co-Chair</div>
    <div dir="ltr">
Ruslan Salakhutdinov</div>
    Rich Caruana, Microsoft Research
    <p><br>
      <br>
      <br>
    </p>
  </div>

</div></div>