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Eine gängige Form der Qualitätskontrolle von Quellcode sind Code Reviews. Der Fokus von Code Reviews liegt allerdings oft auf syntaktischer Analyse, wodurch weniger Zeit für eine semantische Überprüfung bleibt und zusätzliche Kosten verursacht werden. Code Reviews lassen sich zwar teilweise durch "Linter" automatisieren, dennoch können sie nur syntaktische Fehlermuster identifizieren, welche vorher definiert wurden. Zudem kann ein Linter nur darauf hinweisen, dass möglicherweise ein Fehler vorliegt, da die Fehler nicht durch logische Inferenz ermittelt werden. Die vorliegende Arbeit prüft, ob ein Deep Learning Modell den regelbasierten Ansatz von Lintern ablösen und die semantische Ebene erschließen kann. Dazu wurde eine Stichprobe von Java Methoden zusammengestellt und im Anschluss mit einem Supervised Learning Ansatz binär klassifiziert. Da die Analyse von Quellcode der Textanalyse stark ähnelt wird ein gängiger Ansatz für Textklassifikation verwendet. Dadurch kann gezeigt werden, dass eine Präzision von 85% bei der Erkennung von Quellcodeproblemen durch Deep Learning möglich ist.
Aufbauend auf einer vorherigen Arbeit, die sich mit der Implementierung einer Komponentezum Auslesen mdizinischer Sensordaten mithilfe eines Arduino und eines Raspberry Pi befasst hat, beschäftigt sich diese Arbeit mit der Visualisierung sowie Auswertung der durch das System gesammelten Daten. Das Ziel dieser Arbeit ist es, über einen Zeitraum von etwa drei Monaten mithilfe der Komponente Daten zu sammeln und diese Daten in einem sinnvollen Kontext visuell darzustellen. Zudem sollen diese Daten mithilfe unterschiedlicher Algorithmen des Maschinellen Lernens ausgewertet werden,
um mögliche Muster und Zusammenhänge erkennen zu können. In diesem Kontext konnte die Hypothese aufgestellt werden, dass ein Zusammenhang zwischen der Körpertemperatur und der Sauerstoffsättigung im Blut besteht.