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Blockchain und maschinelles Lernen =...
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Schacht, Sigurd.
Blockchain und maschinelles Lernen = Wie das maschinelle Lernen und die Distributed-Ledger-Technologie voneinander profitieren /
紀錄類型:
書目-語言資料,印刷品 : Monograph/item
正題名/作者:
Blockchain und maschinelles Lernen/ herausgegeben von Sigurd Schacht, Carsten Lanquillon.
其他題名:
Wie das maschinelle Lernen und die Distributed-Ledger-Technologie voneinander profitieren /
其他作者:
Schacht, Sigurd.
面頁冊數:
VII, 220 S. 63 Abb.online resource. :
Contained By:
Springer Nature eBook
標題:
Special purpose computers. -
電子資源:
https://doi.org/10.1007/978-3-662-60408-3
ISBN:
9783662604083
Blockchain und maschinelles Lernen = Wie das maschinelle Lernen und die Distributed-Ledger-Technologie voneinander profitieren /
Blockchain und maschinelles Lernen
Wie das maschinelle Lernen und die Distributed-Ledger-Technologie voneinander profitieren /[electronic resource] :herausgegeben von Sigurd Schacht, Carsten Lanquillon. - 1st ed. 2019. - VII, 220 S. 63 Abb.online resource.
Durch Bitcoin wurde die Blockchain als zugrundeliegende Technologie bekannt. Sie zählt zu den Distributed-Ledger-Technologien, die zukünftig viele Bereiche des wirtschaftlichen Handels beeinflussen werden. So bergen dezentrale autonome Anwendungen enormes Potenzial, nicht nur Prozesse, sondern auch Vertragsabstimmungen zu automatisieren. Beispielsweise kann ein automatisiertes wirtschaftliches Handeln zwischen Maschinen ermöglicht werden. Um einen derart hohen Automatisierungsgrad zu erreichen, müssen datenbasierte Entscheidungen autonom – ohne menschliches Zutun – getroffen werden. Maschinelle Lernverfahren können dabei eine zentrale Komponente bei der Entscheidungsfindung einnehmen. Das Buch stellt erstmalig die komplementären Themengebiete Distributed-Ledger-Technologie und maschinelles Lernen gegenüber und zeigt auf, welches Potenzial freigesetzt werden kann, wenn beide Technologien zielführend miteinander verbunden werden. Das Buch ist eine unverzichtbare Lektüre für diejenigen, die sich tiefgreifendes Wissen in der Kombination beider Themengebiete aufbauen wollen, indem einerseits die theoretischen Grundlagen und andererseits auch mögliche Anwendungsszenarien dargestellt werden. Der Inhalt DLT und Blockchain-Grundlagen: Kurze Hinführung zum Thema Blockchain, DLT und deren Komponenten Maschinelles Lernen Überblick und Möglichkeiten Blockchain und maschinelles Lernen, Überblick des Forschungsstandes Wie kann die DLT mit ML verbessert werden? Wie kann ML von DLT profitieren? Der Analystics-Marktplatz – Ordnungsrahmen für eine Kombination beider Technologien Anwendungsorientierte Sicht: Use Cases im Energiesektor Die Zielgruppen IT Manager IT Experten Data Scientisten Studierende der Wirtschaftsinformatik Die Autoren Sigurd Schacht beschäftigt sich seit mehr als zehn Jahren in Theorie und Praxis mit betriebswirtschaftlichen Datenanalysen und der Prüfung von SAP-Systemen. Seit drei Jahren beschäftigt er sich in Forschung und Lehre zusätzlich mit der Distributed-Ledger-Technologie. Carsten Lanquillon beantwortet seit mehr als 20 Jahren unternehmerische Fragestellungen erfolgreich mit Hilfe maschineller Lernverfahren. Im Data Science Lab an der Hochschule Heilbronn erforschen und transferieren die beiden Professoren Big-Data- und Blockchain-Technologien zur Steigerung des Unternehmenswertes.
ISBN: 9783662604083
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Durch Bitcoin wurde die Blockchain als zugrundeliegende Technologie bekannt. Sie zählt zu den Distributed-Ledger-Technologien, die zukünftig viele Bereiche des wirtschaftlichen Handels beeinflussen werden. So bergen dezentrale autonome Anwendungen enormes Potenzial, nicht nur Prozesse, sondern auch Vertragsabstimmungen zu automatisieren. Beispielsweise kann ein automatisiertes wirtschaftliches Handeln zwischen Maschinen ermöglicht werden. Um einen derart hohen Automatisierungsgrad zu erreichen, müssen datenbasierte Entscheidungen autonom – ohne menschliches Zutun – getroffen werden. Maschinelle Lernverfahren können dabei eine zentrale Komponente bei der Entscheidungsfindung einnehmen. Das Buch stellt erstmalig die komplementären Themengebiete Distributed-Ledger-Technologie und maschinelles Lernen gegenüber und zeigt auf, welches Potenzial freigesetzt werden kann, wenn beide Technologien zielführend miteinander verbunden werden. Das Buch ist eine unverzichtbare Lektüre für diejenigen, die sich tiefgreifendes Wissen in der Kombination beider Themengebiete aufbauen wollen, indem einerseits die theoretischen Grundlagen und andererseits auch mögliche Anwendungsszenarien dargestellt werden. Der Inhalt DLT und Blockchain-Grundlagen: Kurze Hinführung zum Thema Blockchain, DLT und deren Komponenten Maschinelles Lernen Überblick und Möglichkeiten Blockchain und maschinelles Lernen, Überblick des Forschungsstandes Wie kann die DLT mit ML verbessert werden? Wie kann ML von DLT profitieren? Der Analystics-Marktplatz – Ordnungsrahmen für eine Kombination beider Technologien Anwendungsorientierte Sicht: Use Cases im Energiesektor Die Zielgruppen IT Manager IT Experten Data Scientisten Studierende der Wirtschaftsinformatik Die Autoren Sigurd Schacht beschäftigt sich seit mehr als zehn Jahren in Theorie und Praxis mit betriebswirtschaftlichen Datenanalysen und der Prüfung von SAP-Systemen. Seit drei Jahren beschäftigt er sich in Forschung und Lehre zusätzlich mit der Distributed-Ledger-Technologie. Carsten Lanquillon beantwortet seit mehr als 20 Jahren unternehmerische Fragestellungen erfolgreich mit Hilfe maschineller Lernverfahren. Im Data Science Lab an der Hochschule Heilbronn erforschen und transferieren die beiden Professoren Big-Data- und Blockchain-Technologien zur Steigerung des Unternehmenswertes.
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Computer Science and Engineering (German Language) (SpringerNature-11774)
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