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Blockchain und maschinelles Lernen: Wie das maschinelle Lernen und die Distributed-Ledger-Technologie voneinander profitieren

Kataloginformation Katalogdatensatz500301833 .

Kataloginformation
Feldname	Details
Vorliegende Sprache	ger
Hinweise auf parallele Ausgaben	1672383935 Erscheint auch als (Druck-Ausgabe): ‡Blockchain und maschinelles Lernen
ISBN	978-3-662-60407-6
Name	Schacht, Sigurd ¬[HerausgeberIn]¬
Name	Lanquillon, Carsten ¬[HerausgeberIn]¬
ANZEIGE DER KETTE	Lanquillon, Carsten ¬[HerausgeberIn]¬
T I T E L	Blockchain und maschinelles Lernen
Zusatz zum Titel	Wie das maschinelle Lernen und die Distributed-Ledger-Technologie voneinander profitieren
Verlagsort	Berlin
Verlag	Springer Vieweg
Erscheinungsjahr	[2019]
Erscheinungsjahr	2019
Umfang	1 Online-Ressource (VII, 220 Seiten) : Illustrationen, Diagramme
Reihe	Springer eBooks. Computer Science and Engineering
Titelhinweis	Erscheint auch als (Druck-Ausgabe): ‡Blockchain und maschinelles Lernen
ISBN	ISBN 978-3-662-60408-3
Klassifikation	UYQE
	UYQE
	COM025000
	004.6
	TK7874.6
	ST 300
Kurzbeschreibung	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
1. Schlagwortkette	Blockchain
	Maschinelles Lernen
	Künstliche Intelligenz
ANZEIGE DER KETTE	Blockchain -- Maschinelles Lernen -- Künstliche Intelligenz
SWB-Titel-Idn	168497755X
Signatur	Springer E-Book
Bemerkungen	Elektronischer Volltext - Campuslizenz
Elektronische Adresse	$uhttps://doi.org/10.1007/978-3-662-60408-3
Internetseite / Link	Resolving-System

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