
Blockchain und maschinelles Lernen
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Beschreibung
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. von Schacht, Sigurd und Lanquillon, Carste
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Über den Autor
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.
- Gebunden
- 738 Seiten
- Erschienen 2011
- Springer
- Taschenbuch
- 504 Seiten
- Erschienen 2020
- Springer
- Kartoniert
- 180 Seiten
- Erschienen 2020
- UTB GmbH
- Hardcover
- 272 Seiten
- Erschienen 2010
- StudienVerlag
- Gebunden
- 496 Seiten
- Erschienen 2020
- Rheinwerk Computing
- paperback
- 386 Seiten
- Erschienen 2019
- Packt Publishing
- Kartoniert
- 232 Seiten
- Erschienen 2017
- O'Reilly
- hardcover
- 416 Seiten
- Erschienen 2022
- Wiley