<head xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0">Anpassung der Methode</head> <p xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" style="text-align:left; ">Zhang et al (2018) schlagen vor den Einfluss geschützter demografischer Informationen wie Geschlecht oder Postleitzahl auf das Klassifikationsergebnis mit Adversarial Learning zu verringern. Drei verschiedene Definitionen von „equality“ und Parität werden analysiert und für jeden Definition wird eine entsprechende Strategie vorgestellt um demografische Parität zu sichern.</p>