A short note on extension theorems and their connection to universal consistency in machine learning. - Andreas Christmann; Florian Dumpert; Dao-Hong Xiang (CoRR, 2016)

Einsatz von Machine-Learning-Verfahren in amtlichen Unternehmensstatistiken. - Florian Dumpert; Martin Beck (AStA Wirtschafts und Sozialstatistisches Arch., 2017)

Machine Learning in Official Statistics. - Martin Beck; Florian Dumpert; Jörg Feuerhake (CoRR, 2018)

Universal consistency and robustness of localized support vector machines. - Florian Dumpert; Andreas Christmann (Neurocomputing, 2018)

Quantitative Robustness of Localized Support Vector Machines. - Florian Dumpert (CoRR, 2019)

Is there a role for statistics in artificial intelligence? - Sarah Friedrich; Gerd Antes; Sigrid Behr; Harald Binder; Werner Brannath; Florian Dumpert; Katja Ickstadt; Hans A. Kestler; Johannes Lederer; Heinz Leitgöb; Markus Pauly; Ansgar Steland; et al. (Adv. Data Anal. Classif., 2022)

Hyperparameter Tuning in German Official Statistics. - Florian Dumpert; Elena Schmidt (Hyperparameter Tuning for Machine and Deep Learning with R, 2023)

Verbesserung der Datengrundlage der Mindestlohnforschung mittels maschineller Lernverfahren. - Florian Dumpert; Martin Beck (AStA Wirtschafts und Sozialstatistisches Arch., 2023)

Editorial issue 3 + 4, 2023. - Florian Dumpert; Sebastian Wichert; Thomas Augustin 001; Nina Storfinger (AStA Wirtschafts und Sozialstatistisches Arch., 2023)

Qualitätsdimensionen maschinellen Lernens in der amtlichen Statistik. - Younes Saidani; Florian Dumpert; Christian Borgs; Alexander Brand; Andreas Nickl; Alexandra Rittmann; Johannes Rohde; Christian Salwiczek; Nina Storfinger; Selina Straub (AStA Wirtschafts und Sozialstatistisches Arch., 2023)

Vorwort der Herausgeber. - Jan Pablo Burgard; Markus Zwick; Florian Dumpert; Sebastian Wichert; Thomas Augustin 001; Nina Storfinger (AStA Wirtschafts und Sozialstatistisches Arch., 2024)