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Blockchain und maschinelles Lernen

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

  • Book
  • © 2019

Overview

Editors:
  1. Sigurd Schacht

    1. Hochschule Heilbronn, Heilbronn, Germany

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  2. Carsten Lanquillon

    1. Hochschule Heilbronn, Heilbronn, Germany

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  • Zusammentragen der wesentlichen Distributed-Ledger-Technologien (DLT), insbesondere Blockchain, Tangle, Blöcke auf Basis von Hashbäumen, u.a. und Herausarbeitung der Anwendungsgebiete, Vor- und Nachteile diese Technologien mit maschinellem Lernen (ML) zu verbinden.
  • Use Cases auf Basis der kombinierten Technologien (ML und DTL) aus wissenschaftlicher Sicht darzustellen.
  • Ziel des Buches soll es einerseits sein, einen Überblick über die Technologien und ihre Sinnhaftigkeit in Bezug auf Machine Learning zu liefern und ergänzend Use Cases aufzuzeigen.

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Table of contents (6 chapters)

  1. Front Matter

    Pages I-VII
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  2. Einleitung

    • Sigurd Schacht, Carsten Lanquillon
    Pages 1-2

  3. Die Blockchain-Technologie

    • Sigurd Schacht
    Pages 3-87

  4. Grundzüge des maschinellen Lernens

    • Carsten Lanquillon
    Pages 89-142

  5. Blockchain und maschinelles Lernen – Ein Literaturüberblick

    • Jerome Tagliaferri
    Pages 143-166

  6. Der Analytics-Marktplatz

    • Carsten Lanquillon, Sigurd Schacht
    Pages 167-193

  7. DLT im Energiesektor – Wie blockchainbasierte Werkzeuge und maschinelles Lernen ein dekarbonisiertes Energiesystem möglich machen

    • Thomas Brenner
    Pages 195-216

  8. Back Matter

    Pages 217-220
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Keywords

About this book

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.

Editors and Affiliations

  • Hochschule Heilbronn, Heilbronn, Germany

    Sigurd Schacht, Carsten Lanquillon

About the editors

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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