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2019 | OriginalPaper | Buchkapitel

5. Der Analytics-Marktplatz

verfasst von : Carsten Lanquillon, Sigurd Schacht

Erschienen in: Blockchain und maschinelles Lernen

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Zusammenfassung

Der Analytics-Marktplatz ist die natürliche Verbindung der beiden disruptiven Technologien Blockchain und maschinelles Lernen. Die Blockchain kann, insbesondere mit Blick auf Vertrauen in Daten und Modellen sowie Incentivierungen für den Einsatz von Ressourcen, die Infrastruktur für die Lösung einiger Herausforderungen bei der Automatisierung von Machine-Learning-Prozessen und bei der Gestaltung neuer Geschäftsmodelle zur Bereitstellung von Lösungen auf Basis des maschinellen Lernens bieten. Da die Anforderungen an die Kombination einerseits und an die Gestaltung von Machine-Learning-Prozessen gerade unter Berücksichtigung der Datensicherheit und des Datenschutzes andererseits sehr vielfältig sind, wird es sehr unterschiedliche Ausprägungen bei der Umsetzung geeigneter Lösungen geben. Anhand eines Ordnungsrahmens werden die Herausforderungen für einen integrierten Analytics-Marktplatz dargestellt, bestehende Ansätze eingeordnet und zu erwartende Entwicklungen aufgezeigt.

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Vorheriges Kapitel Blockchain und maschinelles Lernen – Ein Literaturüberblick
Nächstes Kapitel DLT im Energiesektor – Wie blockchainbasierte Werkzeuge und maschinelles Lernen ein dekarbonisiertes Energiesystem möglich machen
Fußnoten
1
Der ERC20 Standard ermöglicht die Implementierung eigener Kryptowährungen auf der Blockchain Ethereum.
 
Literatur
1.
Davenport, T.H.: Analytics 3.0. Harv. Bus. Rev. 91(12), 64–72 (2013)
2.
3.
4.
5.
6.
Kurtulmus, A.B., Daniel, K.: Trustless machine learning contracts; evaluating and exchanging machine learning models on the Ethereum blockchain (2018)
7.
8.
Tonelli, R., Lunesu, M.I., Pinna, A., Taibi, D., Marchesi, M.: Implementing a microservices system with blockchain smart contracts. In: 2019 IEEE International Workshop on Blockchain Oriented Software Engineering (IWBOSE), S. 22–31 (2019)
9.
Zhao, J., Mortier, R., Crowcroft, J., Wang, L.: Privacy-preserving machine learning based data analytics on edge devices. In: Proceedings of the 2018 AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society, AIES ’18, S. 341–346. ACM, New York (2018). https://​doi.​org/​10.​1145/​3278721.​3278778
Metadaten
Titel
Der Analytics-Marktplatz
verfasst von
Carsten Lanquillon
Sigurd Schacht
Copyright-Jahr
2019
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Blockchain und maschinelles Lernen

Print ISBN: 978-3-662-60407-6

Electronic ISBN: 978-3-662-60408-3

Copyright-Jahr: 2019

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-662-60408-3_5