<div dir="ltr"><div><span style="white-space:pre-wrap">Dear all,</span></div><div><span style="white-space:pre-wrap"><br></span></div><div><span style="white-space:pre-wrap">We are pleased to announce that the third speaker of the </span><b style="white-space:pre-wrap">“I Can’t Believe It’s Not Better!” (</b><span style="white-space:pre-wrap"><b>ICBINB)</b> virtual seminar series will be </span><b>Cynthia Rudin</b><span style="white-space:pre-wrap"><b> (Duke University)</b>.<b> </b>More details about this series and the talk are below.</span></div><div><span style="white-space:pre-wrap"><br></span></div><div><span style="white-space:pre-wrap">The <b>"I Can't Believe It's Not Better!" (ICBINB) monthly online seminar series</b> seeks to shine a light on the "stuck" phase of research. Speakers will tell us about their most beautiful ideas that didn't "work", about when theory didn't match practice, or perhaps just when the going got tough. These talks will let us peek inside the file drawer of unexpected results and peer behind the curtain to see the real story of <i>how real researchers did real research</i>.</span></div><div><span style="white-space:pre-wrap"><b><br></b></span></div><div><span style="white-space:pre-wrap"><b>When: </b></span>April 7th, 2022 at 10am EDT / 4pm CEST</div><br><div><span style="white-space:pre-wrap"><b>Where: </b>RSVP for the Zoom link here: </span><a href="https://us02web.zoom.us/meeting/register/tZ0kf-GpqTksH9QNO7jTWhfOYen1kLGkH_Rz" target="_blank">https://us02web.zoom.us/meeting/register/tZ0kf-GpqTksH9QNO7jTWhfOYen1kLGkH_Rz</a><span style="white-space:pre-wrap"><br></span><span style="white-space:pre-wrap"><b><br></b></span></div><div><span style="white-space:pre-wrap"><b>Title:</b> </span><i>Applications Really Matter (And Publishing Them Is Essential For AI & Data Science)</i></div><div><span style="white-space:pre-wrap"><b><br></b></span></div><div><span style="white-space:pre-wrap"><b>Abstract: </b></span><i>Many of us want to work on real-world machine learning problems that matter. However, it’s really hard for us to focus on such problems because it is extremely difficult to publish applied machine learning papers in top venues. I will argue that the lack of respect for applied papers has several wide-ranging applications:</i></div><i>1) Benefits to Science: We are unable to leverage scientific lessons learned through applications if we cannot publish them. Applications should actually be driving ML methods development. It is important to point out that applied papers *are* scientific. A boring bake-off or technical report is not a scientific applied paper. An applied scientific paper provides knowledge that is systematized and generalizes, just like any good scientific paper in any area of science.<br>2) Benefits to the Real World: We publish overly complicated methods when simpler ones would suffice. If we could focus on solving problems rather than developing methods, this issue could vanish. *Much more importantly, if we actually focus on problems that benefit humanity, we might actually solve them.*<br>3) Broadening our Community: By limiting our top venues mainly to methodology papers, we limit our community to those who care primarily about methods development. This further limits our community to those who come from narrow training pipelines. It also limits our field to exclude those whose primary goal is to directly improve the world. A really good applied data scientist from any country should be able to publish in a top tier venue in data science or AI.<br>4) Freeing our Top Scientists: By tying promotions of our top data scientists to publication venues that accept (essentially only) methodology, it means our top scientists cannot focus on real-world problems. This is particularly problematic if one wants to publish a data science paper in an area for which a specialized journal does not exist.<br>My proposed fix is to have tracks in major ML conferences and journals that focus on applications.</i><div><span style="white-space:pre-wrap"><b><br></b></span></div><div><span style="white-space:pre-wrap"><b>Bio: </b></span><i>Cynthia Rudin is a professor at Duke University. Her goal is to design predictive models that are understandable to humans. She applies machine learning in many areas, such as healthcare, criminal justice, and energy reliability. She is the recipient of the 2022 Squirrel AI Award for Artificial Intelligence for the Benefit of Humanity from AAAI (the “Nobel Prize of AI”). She is a fellow of the American Statistical Association, the Institute of Mathematical Statistics, and AAAI. She is a three-time winner of the INFORMS Innovative Applications in Analytics Award. Her work has been featured in news outlets including the NY Times, Washington Post, Wall Street Journal, and Boston Globe.</i></div><br><div><br></div><div><span style="white-space:pre-wrap">For more information and for ways to get involved, please visit us at <a href="http://icbinb.cc/" target="_blank">http://icbinb.cc/</a>, Tweet to us <a href="https://twitter.com/ICBINBWorkshop" target="_blank">@ICBINBWorkhop</a>, or email us at <a href="mailto:cant.believe.it.is.not.better@gmail.com" target="_blank">cant.believe.it.is.not.better@gmail.com</a>.</span></div><div><span style="white-space:pre-wrap"><br></span></div>--<br><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div>Best wishes,</div>The ICBINB Organizers<font color="#888888"><div></div><div></div><div><br></div></font></div></div></div>