<html><head><style type='text/css'>p { margin: 0; }</style></head><body><div style='font-family: arial,helvetica,sans-serif; font-size: 12pt; color: #000000'><div><h1 class="page__title title" id="page-title">Machine Learning in the Wild</h1><span class="event-speaker">
        <a href="http://www.cs.berkeley.edu/%7Eameet/">Ameet Talwalkar</a>      </span>

              <span class="event-speaker-from">
          (<a href="http://www.berkeley.edu/index.html">University of California, Berkeley</a>)
        <br>Thursday, March 13, 4:30pm<br>Computer Science 105<br></span><br>Modern datasets are 
rapidly growing in size and complexity, and this wealth of data holds 
the promise for many transformational applications. Machine learning is 
seemingly poised to deliver on this promise, having proposed and 
rigorously evaluated a wide range of data processing techniques over the
 past several decades. However, concerns over scalability and usability 
present major roadblocks to the wider adoption of these methods, and in 
this talk I will present work that addresses these concerns. In terms of
 scalability, my work relies on a careful application of 
divide-and-conquer methodology. In terms of usability, I focus on 
developing tools to diagnose the applicability of learning techniques 
and to autotune components of typical machine learning pipelines. I will
 discuss applications in the context of matrix factorization, estimator 
quality assessment and genomic variant calling.</div>


<div style="font-family: arial, sans-serif;"> </div>

<div style="font-family: arial, sans-serif;"><span class="ZmSearchResult">Ameet</span>
 Talwalkar is a postdoctoral fellow in the Computer Science Division at 
UC Berkeley. He obtained a Ph.D. in Computer Science from the Courant 
Institute at New York University, and prior to that graduated summa cum 
laude from Yale University. His work addresses scalability and 
ease-of-use issues in the field of machine learning, as well as 
applications related to large-scale genomic sequencing analysis. He has 
won the Janet Fabri Prize for best doctoral dissertation and the Henning
 Biermann Award for exceptional service at NYU, received Yale's 
undergraduate prize in Computer Science, and is an NSF OCI postdoctoral 
scholar.</div><div><span name="x"></span><br></div><br></div></body></html>