Um einen Klassifikator für die Diagramme in den byzantinischen Handschriften von <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">de interpretatione</hi> zu trainieren, ist in einem ersten Schritt eine geeignete Datengrundlage zu erschließen. Hierzu wurde ein Konverter programmiert, der die bereits vorhandenen Annotationen in IIIF konforme Daten umwandelt, die im Folgenden mit der IIIF Image API angesteuert werden können. Um eine erste Datengrundlage auf Basis der bereits vorhandenen Annotationen zur Auseinandersetzung mit der Forschungsfrage zu aufzutun, erscheint dieses Vorgehen vielversprechend. Dies gilt insbesondere, da es sich um manuell annotierte Daten handelt, die als Grundlage für einen Goldstandard angesehen werden können. Mit diesen Daten soll ein Klassifikator trainiert werden. Anbieten könnten sich hier beispielsweise Convolutional Neural Networks (CNN), welche insbesondere für Bilddaten geeignet scheinen (vgl. Krichen 2023, S. 3). Eine Entscheidung über einen geeigneten Workflow wird sich erst im Verlauf des Forschungsvorhabens ergeben. Jedoch wurden bereits weitere Annotationen vorgenommen, um den initialen Datensatz zu vergrößern und somit den Einsatz moderner Verfahren aus dem Bereich des Machine Learnings zu ermöglichen.