Mathesis Wiki

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)