Robo-Advisor & Recommender [Teil 1]: Chancen & Vorteile Use CasesIvan Balashov2. August 2022Automatisierung, Digitalisierung, Finance
Regeln im Umgang mit BDAI - Konsultation der Buba und BaFin [Teil 1]: Bereiche des Konsultationspapiers StrategieIvan Balashov26. Juli 2022MachineLearning, KünstlicheIntelligenz, Regulatorik, BaFin
Decision Trees für Banken & Finanzwesen [Teil 2]: Tree Ensembles Use CasesIvan Balashov21. Juli 2022Finance, MachineLearning
Decision Trees für Banken & Finanzwesen [Teil 1]: Nodes und Leafs Use CasesIvan Balashov19. Juli 2022Finance, MachineLearning
Vom Finanzmodell zum ML-Modell [Teil 2]: Wichtige Python Bibliotheken GrundlagenIvan Balashov14. Juli 2022Finance, MachineLearning
Vom Finanzmodell zum ML-Modell [Teil 1]: Bewertung von Finanzprodukten mit Python GrundlagenIvan Balashov12. Juli 2022Finance, Python
Regeln im Umgang mit ML/KI - Prinzipien der BaFin [Teil 4]: Spezifische Prinzipien der Anwendung StrategieIvan Balashov7. Juli 2022MachineLearning, Regulatorik, KünstlicheIntelligenz, BaFin, Banken
Regeln im Umgang mit ML/KI - Prinzipien der BaFin [Teil 3]: Spezifische Prinzipien der Entwicklungsphase StrategieIvan Balashov5. Juli 2022MachineLearning, Regulatorik, KünstlicheIntelligenz, Banken, BaFin
Regeln im Umgang mit ML/KI - Prinzipien der BaFin [Teil 2]: Übergeordnete Prinzipien StrategieIvan Balashov30. Juni 2022MachineLearning, Prozesse, Regulatorik, BaFin, Banken
Regeln im Umgang mit ML/KI - Prinzipien der BaFin [Teil 1]: Impulse für eine Diskussion StrategieIvan Balashov28. Juni 2022MachineLearning, Prozesse, Regulatorik, BaFin
XAI - Explainable AI Techniken [Teil 2]: Tiefe Einblicke in ML Modelle GrundlagenIvan Balashov23. Juni 2022Python, MachineLearning, XAI
XAI - Explainable AI Techniken [Teil 1]: Transparenz in automatisierten Entscheidungen und Prozessen GrundlagenIvan Balashov21. Juni 2022Python, MachineLearning, XAI
Datenaufbereitung & EDA [Teil 2]: 2 wichtige Python Bibliotheken ToolsIvan Balashov17. Juni 2022Python, Automatisierung
Datenaufbereitung & EDA [Teil 1]: Automatisierung ohne Programmierkenntnisse ToolsIvan Balashov14. Juni 2022Python, Automatisierung
Expertensysteme [Teil 2]: Human-Learn ToolsIvan Balashov9. Juni 2022MachineLearning, KünstlicheIntelligenz
Expertensysteme [Teil 1]: Einführung ToolsIvan Balashov7. Juni 2022MachineLearning, KünstlicheIntelligenz
AutoML [Teil 2]: Nützliche Bibliotheken ToolsIvan Balashov2. Juni 2022MachineLearning, Python, Automatisierung
AutoML [Teil 1]: Auf der Suche nach dem richtigen ML-Modell ToolsIvan Balashov31. Mai 2022MachineLearning, Python, Automatisierung
CRISP DM Industriestandard von IBM [Teil 2]: Anwendung in der Finanz- und Risikobranche GrundlagenIvan Balashov27. Mai 2022MachineLearning, Prozesse
CRISP DM Industriestandard von IBM [Teil 1]: Eine branchenübergreifende Methodik für die Entwicklung von ML-Modellen GrundlagenIvan Balashov24. Mai 2022MachineLearning, Prozesse
![Robo-Advisor & Recommender [Teil 1]: Chancen & Vorteile](https://images.squarespace-cdn.com/content/v1/54f9ea6be4b0251d5319ad8b/1679516909924-KHK5F4JA1N15PGEY7F71/051N+-+Head+Robo-Advisor+%26+Recommender+%5BTeil+1%5D.png)
![Regeln im Umgang mit BDAI - Konsultation der Buba und BaFin [Teil 1]: Bereiche des Konsultationspapiers](https://images.squarespace-cdn.com/content/v1/54f9ea6be4b0251d5319ad8b/1679515219053-2FFZ97PY9ACD2AOTREEU/050N+-+Head+Regeln+im+Umgang+mit+BDAI+%5BTeil+1%5D.png)
![Decision Trees für Banken & Finanzwesen [Teil 2]: Tree Ensembles](https://images.squarespace-cdn.com/content/v1/54f9ea6be4b0251d5319ad8b/1679520741619-D0O20I4ZAXFDZ18XRJ8G/049N+-+Head+Tree+Ensembles+f%C3%BCr+Banken+%26+Finanzwesen+%5BTeil+2%5D.png)
![Decision Trees für Banken & Finanzwesen [Teil 1]: Nodes und Leafs](https://images.squarespace-cdn.com/content/v1/54f9ea6be4b0251d5319ad8b/1679520957217-NF7JXD0GJPZBD8L97I42/048N+-+Head+Decision+Trees+f%C3%BCr+Banken+%26+Finanzwesen+%5BTeil+1%5D.png)
![Vom Finanzmodell zum ML-Modell [Teil 2]: Wichtige Python Bibliotheken](https://images.squarespace-cdn.com/content/v1/54f9ea6be4b0251d5319ad8b/1679516758885-6QSK3DKJCKRW9XGT4ZK9/047N+-+Head+Vom+Finanzmodell+zum+ML-Modell+%5BTeil+2%5D.png)
![Vom Finanzmodell zum ML-Modell [Teil 1]: Bewertung von Finanzprodukten mit Python](https://images.squarespace-cdn.com/content/v1/54f9ea6be4b0251d5319ad8b/1679516721578-89UDE4TQ4UYHVBRBYMHZ/046N+-+Head+Vom+Finanzmodell+zum+ML-Modell+%5BTeil+1%5D.png)
![Regeln im Umgang mit ML/KI - Prinzipien der BaFin [Teil 4]: Spezifische Prinzipien der Anwendung](https://images.squarespace-cdn.com/content/v1/54f9ea6be4b0251d5319ad8b/1679516697134-2J3FW43E767I2AIPN9CL/045N+-+Head+Regeln+im+Umgang+mit+MLKI-Bafin+%5BTeil+4%5D.png)
![Regeln im Umgang mit ML/KI - Prinzipien der BaFin [Teil 3]: Spezifische Prinzipien der Entwicklungsphase](https://images.squarespace-cdn.com/content/v1/54f9ea6be4b0251d5319ad8b/1679516666311-9REUDJ8B6DP27UNF9W9X/044N+-+Head+Regeln+im+Umgang+mit+MLKI-Bafin+%5BTeil+3%5D.png)
![Regeln im Umgang mit ML/KI - Prinzipien der BaFin [Teil 2]: Übergeordnete Prinzipien](https://images.squarespace-cdn.com/content/v1/54f9ea6be4b0251d5319ad8b/1679516616435-14DMRJ4AV0CT6Q5HL8VK/043N+-+Head+Regeln+im+Umgang+mit+MLKI-Bafin+%5BTeil+2%5D.png)
![Regeln im Umgang mit ML/KI - Prinzipien der BaFin [Teil 1]: Impulse für eine Diskussion](https://images.squarespace-cdn.com/content/v1/54f9ea6be4b0251d5319ad8b/1679516584605-VFZBUMYMLPNSVKG4P3VV/042N+-+Head+Regeln+im+Umgang+mit+MLKI-Bafin+%5BTeil+1%5D.png)
![XAI - Explainable AI Techniken [Teil 2]: Tiefe Einblicke in ML Modelle](https://images.squarespace-cdn.com/content/v1/54f9ea6be4b0251d5319ad8b/1679516543740-SPAH6E1NYUW9PXOA055G/041N+-+Head+XAI+-+Explainable+AI+Techniken+%5BTeil+2%5D.png)
![XAI - Explainable AI Techniken [Teil 1]: Transparenz in automatisierten Entscheidungen und Prozessen](https://images.squarespace-cdn.com/content/v1/54f9ea6be4b0251d5319ad8b/1679516516583-I7PTH5DPW0UNVDZFVH0W/040N+-+Head+XAI+-+Explainable+AI+Techniken+%5BTeil+1%5D.png)
![Datenaufbereitung & EDA [Teil 2]: 2 wichtige Python Bibliotheken](https://images.squarespace-cdn.com/content/v1/54f9ea6be4b0251d5319ad8b/1679516482506-EUH50O26QL0PUDI6L09N/039N+-+Head+Datenaufbereitung+%26+EDA+%5BTeil+2%5D.png)
![Datenaufbereitung & EDA [Teil 1]: Automatisierung ohne Programmierkenntnisse](https://images.squarespace-cdn.com/content/v1/54f9ea6be4b0251d5319ad8b/1679516455609-TOWK5TJWIWR1EEN9YR49/038N+-+Head+Datenaufbereitung+%26+EDA+%5BTeil+1%5D.png)
![Expertensysteme [Teil 2]: Human-Learn](https://images.squarespace-cdn.com/content/v1/54f9ea6be4b0251d5319ad8b/1679516420650-YWAU6LGJ246NI0YOH1DA/037N+-+Head+Expertensysteme+%5BTeil+2%5D.png)
![Expertensysteme [Teil 1]: Einführung](https://images.squarespace-cdn.com/content/v1/54f9ea6be4b0251d5319ad8b/1679516393681-ORO0YN2JG6K1QLBDSMNX/036N+-+Head+Expertensysteme+%5BTeil+1%5D.png)
![AutoML [Teil 2]: Nützliche Bibliotheken](https://images.squarespace-cdn.com/content/v1/54f9ea6be4b0251d5319ad8b/1679516365807-KGMAZCIDFBH7ZE54LDSQ/035N+-+Head+AutoML+%5BTeil+2%5D.png)
![AutoML [Teil 1]: Auf der Suche nach dem richtigen ML-Modell](https://images.squarespace-cdn.com/content/v1/54f9ea6be4b0251d5319ad8b/1679516339441-EAWXO2NGQWD13LU4H1AR/034N+-+Head+AutoML+%5BTeil+1%5D.png)
![CRISP DM Industriestandard von IBM [Teil 2]: Anwendung in der Finanz- und Risikobranche](https://images.squarespace-cdn.com/content/v1/54f9ea6be4b0251d5319ad8b/1679516293972-3N0706B6VK3NZ3TU48GX/033N+-+Head+Crisp+DM+%5BTeil+2%5D.png)
![CRISP DM Industriestandard von IBM [Teil 1]: Eine branchenübergreifende Methodik für die Entwicklung von ML-Modellen](https://images.squarespace-cdn.com/content/v1/54f9ea6be4b0251d5319ad8b/1679516264291-4VD29G10GDC2E9198Q0G/032N+-+Head+Crisp+DM+%5BTeil+1%5D.png)
