Blockchain und maschinelles Lernen

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

Editors: Schacht, Sigurd, Lanquillon, Carsten (Hrsg.)

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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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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.

About the authors

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.

Table of contents (6 chapters)

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Bibliographic Information

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Book Title
Blockchain und maschinelles Lernen
Book Subtitle
Wie das maschinelle Lernen und die Distributed-Ledger-Technologie voneinander profitieren
Editors
  • Sigurd Schacht
  • Carsten Lanquillon
Copyright
2019
Publisher
Springer Vieweg
Copyright Holder
Springer-Verlag GmbH Deutschland, ein Teil von Springer Nature
eBook ISBN
978-3-662-60408-3
DOI
10.1007/978-3-662-60408-3
Hardcover ISBN
978-3-662-60407-6
Edition Number
1
Number of Pages
VII, 220
Number of Illustrations
63 b/w illustrations
Topics