<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'>Colloquium Speaker <br>Joseph Gonzalez, University of California<br>Thursday, February 26, 12:30pm<br>Computer Science 105<br><br>Learning Systems: Systems and Abstractions for Large-Scale Machine Learning<br><br>The
 challenges of advanced analytics and big data cannot be address by 
developing new machine learning algorithms or new computing systems in 
isolation.&nbsp; Some of the recent advances in machine learning have come 
from new systems that can apply complex models to big data problems.&nbsp; 
Likewise, some of the recent advances in systems have exploited 
fundamental properties in machine learning to reach new points in the 
system design space.&nbsp; By considering the design of scalable learning 
systems from both perspectives, we can address bigger problems, expose 
new opportunities in algorithm and system design, and define the new 
fundamental abstractions that will accelerate research in these 
complementary fields.<br><br>In this talk, I will present my research in
 learning systems spanning the design of efficient inference algorithms,
 the development of graph processing systems, and the unification of 
graphs and unstructured data.&nbsp; I will describe how the study of 
graphical model inference and power-law graph structure shaped the 
common abstractions in contemporary graph processing systems, and how 
new insights in system design enabled order-of-magnitude performance 
gains over general purpose data-processing systems.&nbsp; I will then discuss
 how lessons learned in the context of specialized graph-processing 
systems can be lifted to more general data-processing systems enabling 
users to view data as graph and tables interchangeably while preserving 
the performance gains of specialized systems.&nbsp; Finally, I will present a
 new direction for the design of learning systems that looks beyond 
traditional analytics and model fitting to the entire machine learning 
life-cycle spanning model training, serving, and management.<br><br>Joseph
 Gonzalez is a postdoc in the UC Berkeley AMPLab and cofounder of 
GraphLab. Joseph received his PhD from the Machine Learning Department 
at Carnegie Mellon University where he worked with Carlos Guestrin on 
parallel algorithms and abstractions for scalable probabilistic machine 
learning. Joseph is a recipient of the AT&amp;T Labs Graduate Fellowship
 and the NSF Graduate Research Fellowship.<br><br></div></body></html>