Prof. Dr. Dirk Schieborn
Informatik und Softwaretechnik, Grundlagen Mathematik für Wirtschaftsingenieure
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dirk.schieborn@reutlingen-university.de
Gebäude 17, Raum 17-010
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- Mathematics
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- Credit Risk Measurement and Machine Learning in the Financial Industry
- Viscosity Solutions of Hamilton-Jacobi Equations on Branched Spaces
Schieborn, Dirk
2023 | |
| 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.kreditwesen.de/kreditwesen/themenschwerpunkte/inhalt/diesem-heft-id75323.html | 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 |
