Autor der Publikation

Kopieren Löschen Diese Publikation zur Ablage hinzufügen
Community-Eintrag
Versionsverlauf dieses Eintrags
URL
DOI
BibTeX
EndNote
APA
Chicago
DIN 1505
Harvard
MSOffice XML

FairCR - An Evaluation and Recommendation System for Fair Classification Algorithms

N. Lässig, O. Nies, und M. Herschel. Proceedings of the International Conference on Data Engineering (ICDE), (2024)

Bitte wählen Sie eine Person um die Publikation zuzuordnen

Um zwischen Personen mit demselben Namen zu unterscheiden, wird der akademische Grad und der Titel einer wichtigen Publikation angezeigt. Zudem lassen sich über den Button neben dem Namen einige der Person bereits zugeordnete Publikationen anzeigen.

Nico Lässig University of Stuttgart

Jonas Nicodemus University of Stuttgart

Univ. -Prof. Dr. -Ing. Andreas Nicola University of Stuttgart

Nico Mader University of Stuttgart

Nico Ruck University of Stuttgart

Weitere Publikationen von Autoren mit dem selben Namen

The ArchIBALD Data Integration Platform: Bridging Fragmented Processes in the Building IndustryN. Lässig, M. Herschel, A. Reichle, C. Ellwein, und A. Verl. Intelligent Information Systems - CAiSE Forum 2022, Volume 452 von Lecture Notes in Business Information Processing, Seite 45--54. Springer, (2022)FairCR - An Evaluation and Recommendation System for Fair Classification AlgorithmsN. Lässig, O. Nies, und M. Herschel. Proceedings of the International Conference on Data Engineering (ICDE), (2024)Putting Co-Design-Supporting Data Lakes to the Test : An Evaluation on AEC Case StudiesM. Herschel, A. Gienger, A. Lauer, C. Stein, L. Skoury, N. Lässig, C. Ellwein, A. Verl, T. Wortmann, und C. Tarin Sauer. Big Data Analytics and Knowledge Discovery, 14912, Cham, Springer, (2024)Putting Co-Design-Supporting Data Lakes to the Test: An Evaluation on AEC Case StudiesM. Herschel, A. Gienger, A. Lauer, C. Stein, L. Skoury, N. Lässig, C. Ellwein, A. Verl, T. Wortmann, und C. Sauer. Big Data Analytics and Knowledge Discovery, Seite 253--268. Cham, Springer Nature Switzerland, (2024)Using FALCES against bias in automated decisions by integrating fairness in dynamic model ensemblesN. Lässig, S. Oppold, und M. Herschel. In Proceedings of Database Systems for Business, Technology, and Web (BTW), (2021)Metrics and Algorithms for Locally Fair and Accurate Classifications using EnsemblesN. Lässig, S. Oppold, und M. Herschel. Datenbank-Spektrum, 22 (1): 23 - 43 (2022)FALCC : Efficiently performing locally fair and accurate classificationsN. Lässig, und M. Herschel. Proceedings of the 27th International Conference on Extending Database Technology (EDBT), 27, Seite 208-220. OpenProceedings, (2024)Towards an AutoML System for Fair ClassificationsN. Lässig. 2023 IEEE 39th International Conference on Data Engineering (ICDE), Seite 3913-3917. IEEE, (2023)