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Zunächst müssen wir uns mit **//Machine-Learning//** auseinandersetzen, um einen für uns passenden Ansatz zu finden. Außerdem wollen wir die Strukturierung des Datensatzes im Detail verstehen.\\
//(Mathesis-Session am 7. Januar 2021)//

Das erste Ziel für unseren Machine-Learning Algorithmus ist die **//Erkennung von einem Sinusrhythmus//**. Das heißt, die Unterscheidung von gesunden und ungesunden EKGs. Das Programm soll dabei mithilfe der Trainingsdaten lernen und mithilfe der Testdaten das Gelernte auf unbekannte EKGs anwenden.\\
//(ersten 2 Wochen 2021)//

Im Anschluss werden wir unseren Code mit Sicherheit ein wenig verfeinern müssen, um einen bestmöglichen Lernprozess zu erreichen.\\
//(mindestens 1 Woche zur Verfeinerung des Algorithmus)//

Im weiteren Verlauf, wollen wir den Algorithmus erweitern, indem er auch zwischen ungesunden EKGs unterscheiden kann. Dafür stellt der Datensatz bereits eine Unterteilung in //Subclasses// zur Verfügung, was die **//Erkennung verschiedener Krankheiten//** ermöglicht.\\
//(bis zum Ende des Semesters)//

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