Materiały konferencyjne SEP 2026

Dlaczego uczenie maszynowe? Metody ML stanowią naturalne uzupełnienie klasycznej ekologii – nie zastępują interpretacji biologicznej, lecz wyposażają badacza w narzędzia zdolne do ekstrakcji wzorców z danych o skali i złożoności niedostępnej dla tradycyjnych metod. Analiza wielowymiarowa Jednoczesne przetwarzanie setek zmiennych środowiskowych bez utraty mocy statystycznej Wykrywanie ukrytych wzorców Identyfikacja nieoczywistych korelacji i struktur w danych ekologicznych Modelowanie nieliniowości Dokładne odwzorowanie progowych i synergicznych efektów ekologicznych Integracja danych heterogenicznych Łączenie danych teledetekcyjnych, geochemicznych, biologicznych i klimatycznych Wnioski Model ML Preprocessing Dane środowiskowe