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	- ##  Notes
	- ## 🤝Meetings
		- type::  [[meeting]]
		  external-links::  
		  tags:: [[PROJECTS/PRIN-EMELIOT]] 
		  people:: [[people/giordano]] [[people/claudio]] [[people/AntiniscaDiMarco]] 
		  date:: [[08-01-2024]] - 17:11
		  duration:: 70
			- Sono state considerati 18 dataset
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					- Si vuole evitaer di addestrare ogni volta un classificatore per poter predirre i valori delle metriche statistical parity, equal opportunity,  etc.
						- Vedi ((659c23ae-54a3-4b5f-a9a6-c0ba32b7423d))
						- https://univaq-my.sharepoint.com/:p:/g/personal/antinisca_dimarco_univaq_it/EblZe8ziV91LgEK57VLhg6UBD7JZ08ny2IgwGhTq4wlg8w?e=KC2ZU4
						- ![image.png](../assets/image_1704733987374_0.png){:height 492, :width 779}
					- TOrnando all'obbiettivo originale:
						- #+BEGIN_IMPORTANT
						  DATO UN DATASET INDIVIDUARE POSSIBILI VARIABILI SENSISBILI ALLA BASE DI POTENZIALI BIAS
						  #+END_IMPORTANT
					- Per prossima volta
						- DONE Fissiamo le metriche e il classificatore e cerchiamo di capire il modello di regressione che funziona meglio.
						  DEADLINE: <2024-01-15 Mon>
							- Per ora abbiamo usato XGBoost, l'idea e' usare una rate neurale e SVM.
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					- Correlazione tra sintomi e metriche calcolate
			- Primi risultati:
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	- ## 📜Reviews
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	- ## ⤴️Omnivore readings
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