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Getfair: Generalized fairness tuning of classification models
Sikdar, Sandipan
;
Lemmerich, Florian
;
Strohmaier, Markus
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DOI:
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https://doi.org/10.1145/3531146.3533094
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URL:
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https://dl.acm.org/doi/10.1145/3531146.3533094
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Dokumenttyp:
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Konferenzveröffentlichung
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Erscheinungsjahr:
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2022
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Buchtitel:
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Proceedings of 2022 5th ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (FAccT 2022) : June 21-24, 2022, Seoul, Korea
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Seitenbereich:
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289-299
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Veranstaltungstitel:
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FAccT '22, 5. Annual ACM FAccT Conference 2022
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Veranstaltungsort:
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Seoul, South Korea
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Veranstaltungsdatum:
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21.-24.06.2022
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Herausgeber:
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Isbell, Charles
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Lazar, Seth
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Oh, Alice
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Xiang, Alice
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Ort der Veröffentlichung:
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New York, NY
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Verlag:
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ACM
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ISBN:
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978-1-4503-9352-2
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Sprache der Veröffentlichung:
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Englisch
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Einrichtung:
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Fakultät für Betriebswirtschaftslehre > Data Science in the Economic and Social Sciences (Strohmaier, 2022-)
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Fachgebiet:
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000 Allgemeines, Wissenschaft
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Freie Schlagwörter (Englisch):
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fair classification , fairness metrics , sensitive attribute , classifier models
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 | Dieser Eintrag ist Teil der Universitätsbibliographie. |
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BASE:
Sikdar, Sandipan
;
Lemmerich, Florian
;
Strohmaier, Markus
Google Scholar:
Sikdar, Sandipan
;
Lemmerich, Florian
;
Strohmaier, Markus
ORCID:
Sikdar, Sandipan, Lemmerich, Florian and Strohmaier, Markus  ORCID: https://orcid.org/0000-0002-5485-5720
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