Blockchain und maschinelles Lernen, m. 1 Buch, m. 1 E-Book : Wie das maschinelle Lernen und die Distributed-Ledger-Technologie voneinander profitieren. Mit E-Book (2019. vii, 220 S. VII, 220 S. 63 Abb. Book + eBook. 240 mm)

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Blockchain und maschinelles Lernen, m. 1 Buch, m. 1 E-Book : Wie das maschinelle Lernen und die Distributed-Ledger-Technologie voneinander profitieren. Mit E-Book (2019. vii, 220 S. VII, 220 S. 63 Abb. Book + eBook. 240 mm)

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  • 言語 GER
  • 商品コード 9783662604076

Full Description

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.

Contents

Einleitung.-DLT und Blockchain-Grundlagen: Kurze Hinführung zum Thema Blockchain, DLT und deren Komponenten.-Machinelles 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.

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