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 ### Vorgesehene Verwendungen
 
 Dieses Modell wurde für die Bildklassifikation von Tieren in 90 Kategorien entwickelt. Es eignet sich insbesondere für:
-Bildbasierte Tiererkennung in Anwendungen wie Lernplattformen, mobilen Apps, oder interaktiven Tools
-Unterstützung bei biologischer Arterkennung (z. B. für Bildungsprojekte oder Citizen Science)
-Vergleich von Transfer-Learning-Modellen mit Zero-Shot-Modellen (z. B. CLIP)
+- Bildbasierte Tiererkennung in Anwendungen wie Lernplattformen, mobilen Apps, oder interaktiven Tools
+- Unterstützung bei biologischer Arterkennung (z. B. für Bildungsprojekte oder Citizen Science)
+- Vergleich von Transfer-Learning-Modellen mit Zero-Shot-Modellen (z. B. CLIP)
 
 ### Einschränkungen
 
-Die Vorhersagen sind stark abhängig von Bildqualität und Perspektive
-Das Modell wurde nur mit Bildern aus dem Kaggle-Datensatz trainiert – es ist nicht garantiert, dass es bei anderen Tierarten oder in freier Wildbahn korrekt klassifiziert
-Mehrdeutige oder unklare Bilder (z. B. mit mehreren Tieren, Zeichnungen, Verdeckungen) können zu falschen Vorhersagen führen
-Keine Garantien für den professionellen oder medizinischen Einsatz
+- Die Vorhersagen sind stark abhängig von Bildqualität und Perspektive
+- Das Modell wurde nur mit Bildern aus dem Kaggle-Datensatz trainiert – es ist nicht garantiert, dass es bei anderen Tierarten oder in freier Wildbahn korrekt klassifiziert
+- Mehrdeutige oder unklare Bilder (z. B. mit mehreren Tieren, Zeichnungen, Verdeckungen) können zu falschen Vorhersagen führen
+- Keine Garantien für den professionellen oder medizinischen Einsatz
 
 ## Training and evaluation data