Smart Contracts on Ethereum & Boosting in Machine Learning

Hi Freunde des gepflegten DeepDives.

Wir wollen euch diesmal mit gleich zwei sehr spannenden Talks versorgen:

1. Boosting in Machine Learning - Viele Laien sind besser als ein Experte
   Speaker: Anna Lorenz (ETECTURE)

Boosting ist eine Technik des maschinellen Lernens, die mehrere schwache Lernmodelle zu einem einzigen starken Modell kombiniert.
Dabei muss ein "schwacher Lerner" nur etwas bessere Vorhersagen liefern als zufälliges Raten.
Besonders Adaptive Boosting (kurz "AdaBoost") und Gradient Boosting erfreuen sich seit einigen Jahren wachsender Beliebtheit.
Das liegt nicht nur an den Erfolgen dieser Methoden in zahlreichen Machine Learning-Wettbewerben, sondern auch an der relativen Einfachheit in der Anwendung dieser Werkzeuge.

Dieser Vortrag beleuchtet die grundlegenden Ideen hinter den populärsten Boosting-Algorithmen und demonstriert deren Anwendung anhand konkreter Code-Beispiele in Python.

2. Solidity - Entwicklung und testen von Smart Contract auf der Ethereum Blockchain
   Speaker: Nils Bott (ETECTURE)

Dieser Vortrag richte sich an alle, die bereits erste Erfahrungen mit der Blockchain Technologie gemacht haben. Der Vortrag konzentriert sich dabei, auf die Entwicklung eines Smart Contract in der Sprache Solidity.
In dem Vortrag wird ein Smart-Contract geschrieben und auf einer privaten Blockchain veröffentlicht. Der Smart-Contract soll dabei ein reales Problem aus dem Bereich der Logistik lösen.
Mehr als nur ein "Hello-World"-Beispiel!

Es wird dabei auf verschieden Tools eingegangen:

• Die IDE Remix
• Der MIST Browser von Ethereum
• Das Framework truffle
• Ein Blockchain Emulator: Ganache
• Private Ethereum Blockchain
• Veröffentlichen eines Smart-Contract auf einer Blockchain