12.02.

Protokoll 12.2., 15 Uhr Protokollant: Matthias

Classifier: Vorschlag der von Benjamin (LVQ). Astrid und Matthias dafür. Dafür brauchen wir clustering? → nachgucken

Jeder macht sich einen github account damit wir zusammen arbeiten können https://github.com/chainke/Mashine-Learning-Fairness ← Projekt

LVQ von Benjamin als erster Vorschlag (unsupervised clustering)

Zweiter Classifier vielleicht, falls LVQ nicht ausreichend?

Komplett alternativer Strang mit Linear Regression als Alternative, falls jemand Arbeit braucht

3.2.1 und 3.2.2 aus dickem Paper implementieren, um Classifier zu überprüfen (relativ einfach)

3.3.1 unexplained difference und 3.3.2 findet Astrid cool und möchte das irgendwie kombinierbar einbringen, wurde noch nicht getestet. Astrid möchte was neues ausprobieren, das noch niemand gemacht hat. Das kann dann gegen bestehende Verfahren (LVQ) mit gleichen Daten getestet werden, Ergebnisse festgehalten. Damit lässt sich Kapitel 1 füllen.

TODOs:

• LVQ überprüfen (alle)
• LVQ verstehen (alle)
• LVQ implementieren? Mal nachgucken, ob es da schon was gibt. Vermutlich in Benjamins Arbeitsgruppe oder SKLearn → wir haben den Code
• jeder liest die Studie am Ende des dicken Papers
• eine Person arbeitet sich durch den bestehenden Code, bereitet den auf und präsentiert es den anderen (geschrieben in R, sollte in python übersetzt werden)
• darauf ein wenig basierend: LVQ trainieren
• jemand informiert /überlegt sich, wie sich komplexere Daten generieren lassen
• Benjamins Links lesen

Nächste Treffen:

Mittwoch Nachmittag nach den Botsch-Prüfungen