<html><head><meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8"></head><body style="word-wrap: break-word; -webkit-nbsp-mode: space; line-break: after-white-space;" class="">This week we have <b class=""> Hugo Larochelle</b> from <b class=""> Mila + Brain </b> giving a talk on <b class=""> (Part II) Few-Shot Learning with Meta-Learning: Progress Made and Challenges Ahead</b> at <b class=""> 10h30</b> in room <b class=""> Mila Auditorium</b>. 
<br class=""><br class="">
Will this talk be <a href="https://mila.bluejeans.com/809027115/webrtc" class="">streamed </a>? yes 
<br class=""><br class="">Feel like learning to learn again  ? Hugo will teach you another way, this Friday,  one shot at a time ;) <div class=""><br class="">
See you there! <br class="">Pablo, Sai and Rim</div><div class=""><br class=""></div><div class="">Tea Talks website : <a href="https://sites.google.com/lisa.iro.umontreal.ca/tea-talk-recordings" class="">https://sites.google.com/lisa.iro.umontreal.ca/tea-talk-recordings</a></div><div class="">
 <br class="">
<b class="">TITLE</b> (Part II) Few-Shot Learning with Meta-Learning: Progress Made and Challenges Ahead<br class="">
 <br class="">
 <b class="">ABSTRACT</b> <br class="">
 A lot of the recent progress on many AI tasks was enable in part by the availability of large quantities of labeled data. Yet, humans are able to learn concepts from as little as a handful of examples. Meta-learning is a very promising framework for addressing the problem of generalizing from small amounts of data, known as few-shot learning. In meta-learning, our model is itself a learning algorithm: it takes as input a training set and outputs a classifier. For few-shot learning, it is (meta-)trained directly to produce classifiers with good generalization performance for problems with very little labeled data. In this talk, I'll present an overview of the recent research that has made exciting progress on this topic (including my own) and will discuss the challenges as well as research opportunities that remain.
 <br class=""> <br class="">
 <b class="">BIO</b> <br class="">
 Hugo Larochelle is Research Scientist at Google Brain and lead of the Montreal Google Brain team. He is also a member of Yoshua Bengio's Mila and an Adjunct Professor at the Université de Montréal. Previously, he was Associate Professor at the University of Sherbrooke. He also co-founded Whetlab, which was acquired in 2015 by Twitter, where he then worked as a Research Scientist in the Twitter Cortex group. From 2009 to 2011, he was also a member of the machine learning group at the University of Toronto, as a postdoctoral fellow under the supervision of Geoffrey Hinton. He obtained his Ph.D. at the Université de Montréal, under the supervision of Yoshua Bengio. He has the best hair in machine learning academia (not his words). Finally, he has a popular online course on deep learning and neural networks, freely accessible on YouTube.</div></body></html>