Im Rahmen des Praktikums wurde ein audio-basiertes Sensorsystem zur kontinuierlichen \u00dcberwachung respiratorischer Signale weiterentwickelt und f\u00fcr den produktiven Einsatz vorbereitet. Die Arbeit umfasste die Verbesserung einer Echtzeit-Signalverarbeitungspipeline, die Reduktion von Fehlalarmen unter realistischen akustischen Bedingungen sowie die Entwicklung robuster Machine-Learning-Modelle zur Hustenklassifikation. Besonderes Augenmerk lag auf der Datenqualit\u00e4t, der Generalisierungsf\u00e4higkeit gegen\u00fcber ungesehenen Nutzern sowie auf einer belastbaren Performance-Evaluierung. Die finalen Modelle wurden in eine standardisierte Serving-Infrastruktur integriert und \u00fcber eine API f\u00fcr den produktiven Einsatz bereitgestellt. Das Praktikum vermittelte umfassende Einblicke in die End-to-End-Entwicklung eines angewandten medizinischen Machine-Learning-Systems. Der Vortrag wird in deutscher Sprache gehalten.<\/p>\n
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