Klasifikacija zvokov živali iz mokrišč z uporabo učenja z malo učnimi primeriAbramovič, Anja (Avtor) Marolt, Matija (Mentor) bioakustikaučenje z malo učnimi primerisamonadzorovano učenjeklasifikacija zvokagručenjeV diplomski nalogi obravnavamo problem avtomatske klasifikacije živalskih zvokov iz mokrišč v pogojih, kjer je na voljo le malo označenih podatkov. Uporabili smo pristope učenja z malo učnimi primeri in samonadzorovanega učenja ter preizkusili tri sodobne modele (CLAP, BYOL-A in M2D) za prepoznavo oglašanja žabe \textit{Rana dalmatina} v zračnih in podvodnih posnetkih. Model M2D je dosegel najboljše rezultate, dodatno treniranje na neoznačenih podatkih pa je F1-mero zvišalo z 0,902 na 0,934. Za boljšo organizacijo velike količine podatkov smo uporabili gručenje z algoritmom HDBSCAN in vizualizacijo z UMAP, kar je omogočilo učinkovito analizo in interpretacijo neoznačenih zvočnih predstavitev.20252025-08-21 11:45:00Diplomsko delo/naloga171259VisID: 38254COBISS_ID: 247448323sl