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Konferenzbeitrag

The Case for Process Fairness in Learning: Feature Selection for Fair Decision Making

MPG-Autoren
/persons/resource/persons204391

Grgić-Hlača,  Nina
Group K. Gummadi, Max Planck Institute for Software Systems, Max Planck Society;

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Zafar,  Muhammad Bilal
Group K. Gummadi, Max Planck Institute for Software Systems, Max Planck Society;

/persons/resource/persons144524

Gummadi,  Krishna P.
Group K. Gummadi, Max Planck Institute for Software Systems, Max Planck Society;

Weller,  Adrian
Group K. Gummadi, Max Planck Institute for Software Systems, Max Planck Society;

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Zitation

Grgić-Hlača, N., Zafar, M. B., Gummadi, K. P., & Weller, A. (2016). The Case for Process Fairness in Learning: Feature Selection for Fair Decision Making. In Symposium on Machine Learning and the Law at the 29th Conference on Neural Information Processing Systems.


Zitierlink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-002C-EFF6-E
Zusammenfassung
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