Prof. Dr. Dirk Schieborn
Mathematik, Statistik, Data Analytics, Machine Learning
+49 7121 271 3125
dirk.schieborn@reutlingen-university.de
https://www.dropzone-band.de
Gebäude 17, Raum 17-010
Online - mit Voranmeldung per E-Mail
- Mathematics
- Statistics
- Data Analytics
- Machine Learning
Und wenn er mal nicht lehrt oder forscht, dann ist Prof. Schieborn vielleicht gerade unterwegs mit seiner Coverband für Firmenfeiern und Hochzeiten: www.dropzone-band.de
- Artificial Intelligence
- Credit Risk Measurement and Machine Learning in the Financial Industry
- Viscosity Solutions of Hamilton-Jacobi Equations on Branched Spaces
Schieborn, Dirk
2023 | |
| Schieborn, Dirk; Puckhaber, Manfred; Vorgrimler, Stephan (2023): Neue Chancen durch partielle Verwendung des IRBA gemäß CRR III. - In: Zeitschrift für das gesamte Kreditwesen 76 (19). - S. 1011-1015. - URL: https://www.wiso-net.de/document/ZFGK__fdb50daf2bd62e9c7b4cab6b9e1d03ceb4974b31 | BibTeX | RIS |
| Pitsch, Stephan; Höfert, Christian; Reichenberger, Volker; Schieborn, Dirk; Hehl, Karin; Schlosser, Ann-Marie; Klein, Peter (2023): Online-Portal "MINTFabrik". - In: Tagungsband zum 5. Symposium zur Hochschullehre in den MINT-Fächern. - München : Bayerisches Zentrum für innovative Lehre. - S. 57-62. - URL: https://mint-symposium.de/tagungsband/ | BibTeX | RIS URN |
2021 | |
| Reichenberger, Volker; Schieborn, Dirk; Vorgrimler, Stephan (2021): Interpretierbarkeit maschineller Lernverfahren in der Kreditrisikomessung. - In: Zeitschrift für das gesamte Kreditwesen 74 (20). - S. 28-33. - URL: https://www.wiso-net.de/document/ZFGK__5fed8f5f5b02079fdc917051927588fc2998c7f7 | BibTeX | RIS |
2018 | |
| Reichenberger, Volker; Schieborn, Dirk (2018): Maschinelle Lernverfahren als Benchmarking für klassische Ratingverfahren. - In: Zeitschrift für das gesamte Kreditwesen (24)- S. 20-23. - URL: https://www.wiso-net.de/toc_list/ZFGK/2018#ZFGK__121815024 | BibTeX | RIS |
