Blockchain und maschinelles Lernen: Wie das maschinelle Lernen und die Distributed-Ledger-Technologie voneinander profitieren
Author:   Sigurd Schacht ,  Carsten Lanquillon
Publisher:   Springer Fachmedien Wiesbaden
Edition:   1. Aufl. 2019
ISBN:  

9783662604076


Pages:   220
Publication Date:   12 December 2019
Format:   Mixed media product
Availability:   In Print   Availability explained
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Blockchain und maschinelles Lernen: Wie das maschinelle Lernen und die Distributed-Ledger-Technologie voneinander profitieren


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Overview

Full Product Details

Author:   Sigurd Schacht ,  Carsten Lanquillon
Publisher:   Springer Fachmedien Wiesbaden
Imprint:   Springer Vieweg
Edition:   1. Aufl. 2019
Weight:   0.522kg
ISBN:  

9783662604076


ISBN 10:   3662604078
Pages:   220
Publication Date:   12 December 2019
Audience:   Professional and scholarly ,  Professional & Vocational
Format:   Mixed media product
Publisher's Status:   Active
Availability:   In Print   Availability explained
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Language:   German

Table of Contents

Einleitung.-DLT und Blockchain-Grundlagen: Kurze Hinfuhrung zum Thema Blockchain, DLT und deren Komponenten.-Machinelles Lernen UEberblick und Moeglichkeiten.-Blockchain und maschinelles Lernen, UEberblick des Forschungsstandes.-Wie kann die DLT mit ML verbessert werden?.-Wie kann ML von DLT profitieren?.-Der Analystics-Marktplatz - Ordnungsrahmen fur eine Kombination beider Technologien.-Anwendungsorientierte Sicht: Use Cases im Energiesektor.

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Author Information

Sigurd Schacht beschaftigt sich seit mehr als zehn Jahren in Theorie und Praxis mit betriebswirtschaftlichen Datenanalysen und der Prufung von SAP-Systemen. Seit drei Jahren beschaftigt er sich in Forschung und Lehre zusatzlich 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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