Blockchain und maschinelles Lernen Blockchain und maschinelles Lernen

Blockchain und maschinelles Lernen

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

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Descripción editorial

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 InhaltDLT und Blockchain-Grundlagen: Kurze Hinführung zum Thema Blockchain, DLT und deren KomponentenMaschinelles Lernen Überblick und MöglichkeitenBlockchain und maschinelles Lernen, Überblick des ForschungsstandesWie 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 ZielgruppenIT ManagerIT ExpertenData ScientistenStudierende der Wirtschaftsinformatik
Die AutorenSigurd 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.

GÉNERO
Informática e Internet
PUBLICADO
2019
27 de noviembre
IDIOMA
DE
Alemán
EXTENSIÓN
227
Páginas
EDITORIAL
Springer Berlin Heidelberg
VENDEDOR
Springer Nature B.V.
TAMAÑO
12.2
MB

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