<div dir="ltr">And, to provide icing on the cake of multiple excellent Auton presentations next week, please mark your calendars for Ifi's doctoral thesis proposal talk on Wednesday.<div><br></div><div>Cheers</div><div>Artur<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, Apr 28, 2023 at 2:38 PM<br>Subject: Thesis Proposal - May 3, 2023 - Ifigeneia Apostolopoulou - Decision-Making Under Latent Factors<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>>,  <<a href="mailto:fusi@microsoft.com">fusi@microsoft.com</a>>,  <<a href="mailto:doucet@stats.ox.ac.uk">doucet@stats.ox.ac.uk</a>>,  <<a href="mailto:arnaud-doucet@google.com">arnaud-doucet@google.com</a>><br></div><br><br>
  

    
  
  <div>
    <p><i><b>Thesis Proposal</b></i></p>
    <p>Date: May 3, 2023<br>
      Time: 3:30pm (EST) (Remote only)<br>
      Speaker: Ifigeneia Apostolopoulou</p>
    <p><b>Title: </b><b>Decision-Making Under Latent Factors</b></p>
    <p>Abstract:<br>
      Complex data arise in many fields including health care,
      neuroscience, computer vision, and many others. However, they
      often exhibit simple, yet unobserved patterns. These patterns can
      be represented by latent variables that augment the observations
      in the system of interest. This thesis surveys how to use latent
      variable models to guide decision-making. We approach
      decision-making as a workflow of three cognitive tasks: i)
      Representation Learning, ii) Temporal Modeling, iii)
      Uncertainty-Aware Reasoning. We propose that the processing
      ability required for each task can be improved by the use of
      latent variable models. To demonstrate that, we first discuss the
      types of patterns that latent variables need to capture for each
      task. Further, we develop inference tools that allow for
      expressive posterior distributions. Finally, our empirical
      analysis demonstrates the superior performance of latent variable
      models on several machine learning problems compared to their
      counterparts that operate purely in the observed data space.<br>
    </p>
    <div><br>
    </div>
    <div><b>Thesis Committee: </b></div>
    <div>Artur Dubrawski (Chair)<br>
    </div>
    <div>
      <div>Ruslan Salakhutdinov         </div>
    </div>
    <div>
      <div>Tom Mitchell</div>
    </div>
    <div>Nicolo Fusi   (Microsoft)  </div>
    <div>Arnaud Doucet (Google Deepmind)</div>
    <div><br>
    </div>
    <div>Zoom Link: <a href="https://cmu.zoom.us/j/96935140004?pwd=akNlbmU4TnRPWWlmWE5wWGIxaU5MZz09" target="_blank">https://cmu.zoom.us/j/96935140004?pwd=akNlbmU4TnRPWWlmWE5wWGIxaU5MZz09</a></div>
    <div><br>
      <br>
    </div>
    <pre cols="72">-- 
Diane Stidle
PhD Program Manager
Machine Learning Department
Carnegie Mellon University
<a href="mailto:stidle@andrew.cmu.edu" target="_blank">stidle@andrew.cmu.edu</a></pre>
  </div>

</div></div></div>