Name: Blockchain und Maschinelles Lernen: Wie das Maschinelle Lernen und die Distributed-Ledger-Technologie Voneinander Profitieren (en Alemán)
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Availability: InStock
Author: Sigurd Schacht, Carsten Lanquillon
ISBN: 9783662604076

portada Blockchain und Maschinelles Lernen: Wie das Maschinelle Lernen und die Distributed-Ledger-Technologie Voneinander Profitieren (en Alemán)

Blockchain und Maschinelles Lernen: Wie das Maschinelle Lernen und die Distributed-Ledger-Technologie Voneinander Profitieren (en Alemán)

Formato

Libro Físico

Editorial

Springer Vieweg

Autor

Sigurd Schacht, Carsten Lanquillon

Idioma

Alemán

Encuadernación

Tapa Dura

ISBN13

9783662604076

Blockchain und Maschinelles Lernen: Wie das Maschinelle Lernen und die Distributed-Ledger-Technologie Voneinander Profitieren (en Alemán)

Sigurd Schacht, Carsten Lanquillon (Autor) · Springer Vieweg · Tapa Dura

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Reseña del libro "Blockchain und Maschinelles Lernen: Wie das Maschinelle Lernen und die Distributed-Ledger-Technologie Voneinander Profitieren (en Alemán)"

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.