Durch Bitcoin wurde die Blockchain als zugrundeliegende Technologie bekannt. Sie zhlt zu den Distributed-Ledger-Technologien, die zuknftig 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 ermglicht werden. Um einen derart hohen Automatisierungsgrad zu erreichen, mssen datenbasierte Entscheidungen autonom - ohne menschliches Zutun - getroffen werden. Maschinelle Lernverfahren knnen dabei eine zentrale Komponente bei der Entscheidungsfindung einnehmen. Das Buch stellt erstmalig die komplementren Themengebiete Distributed-Ledger-Technologie und maschinelles Lernen gegenber und zeigt auf, welches Potenzial freigesetzt werden kann, wenn beide Technologien zielfhrend miteinander verbunden werden. Das Buch ist eine unverzichtbare Lektre fr diejenigen, die sich tiefgreifendes Wissen in der Kombination beider Themengebiete aufbauen wollen, indem einerseits die theoretischen Grundlagen und andererseits auch mgliche Anwendungsszenarien dargestellt werden.
Der Inhalt

• DLT und Blockchain-Grundlagen: Kurze Hinfhrung zum Thema Blockchain, DLT und deren Komponenten
• Maschinelles Lernen berblick und Mglichkeiten
• Blockchain und maschinelles Lernen, berblick des Forschungsstandes
• Wie kann die DLT mit ML verbessert werden?
• Wie kann ML von DLT profitieren?
• Der Analystics-Marktplatz - Ordnungsrahmen fr eine Kombination beider Technologien
  
• Anwendungsorientierte Sicht: Use Cases im Energiesektor

Die Zielgruppen

• IT Manager
• IT Experten
• Data Scientisten
• Studierende der Wirtschaftsinformatik

Die AutorenSigurd Schacht beschftigt sich seit mehr als zehn Jahren in Theorie und Praxis mit betriebswirtschaftlichen Datenanalysen und der Prfung von SAP-Systemen. Seit drei Jahren beschftigt er sich in Forschung und Lehre zustzlich 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.

Durch Bitcoin wurde die Blockchain als zugrundeliegende Technologie bekannt. Sie z hlt zu den Distributed-Ledger-Technologien, die zuk nftig 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 erm glicht werden. Um einen derart hohen Automatisierungsgrad zu erreichen, m ssen datenbasierte Entscheidungen autonom - ohne menschliches Zutun - getroffen werden. Maschinelle Lernverfahren k nnen dabei eine zentrale Komponente bei der Entscheidungsfindung einnehmen. Das Buch stellt erstmalig die komplement ren Themengebiete Distributed-Ledger-Technologie und maschinelles Lernen gegen ber und zeigt auf, welches Potenzial freigesetzt werden kann, wenn beide Technologien zielf hrend miteinander verbunden werden. Das Buch ist eine unverzichtbare Lekt re f r diejenigen, die sich tiefgreifendes Wissen in der Kombination beider Themengebiete aufbauen wollen, indem einerseits die theoretischen Grundlagen und andererseits auch m gliche Anwendungsszenarien dargestellt werden.