Ekološke, kmetijske in biološke discipline se soočajo z vse večjimi izzivi, kot so izguba biotske raznovrstnosti, motnje v prehranjevalnih verigah in podnebne spremembe, zato postaja uporaba strojnega učenja za obdelavo kompleksnih in heterogenih podatkov vse bolj pomembna. Disertacija raziskuje potencial strojnega učenja v kombinaciji z razlagalnimi pristopi za izboljšanje raziskav …