在可用于畜牧业的技术方面取得了重大进展. 这些技术将帮助农民, 育种者协会和其他行业利益相关者使用较少劳动密集型的方法持续监测和收集动物层面和农场层面的数据.
具体地说, 我们正在看到基于数字图像的全自动数据记录的使用, 听起来, 传感器, 无人系统和实时不间断计算机视觉. 这些技术可以极大地帮助农民，并有可能提高产品质量, 幸福, 管理实践, 可持续发展和动物健康, 并最终为人类健康做出贡献.
这些技术, 当实现与丰富的分子信息，如转录组学, 基因组学, 以及动物身上的微生物群, 能否助力实现精准畜牧农业的夙愿. 这意味着, 借助帮助技术, 我们将能够通过量身定制的信息更好地监测和管理单个动物.
然而, 生成数据的复杂性和不断增长的数据量, 通过上述全自动数据记录或表型平台, 导致精准畜牧业成功实施的几个障碍.
机器学习和数据挖掘有何帮助
机器学习和数据挖掘领域的不断发展有望帮助应对全球农业面临的挑战.
当与大数据相结合时，机器学习模型可以用作生物学的框架. 然而，如上所述，高度复杂数据的模型通常会受到 过度拟合当我们用大量数据训练它时. 过拟合是复杂模型朴素应用失败的最大问题.
将机器学习技术应用于动物科学的主要原因是:
- 通过持续的努力为正则化建立先验知识
- 不断收集数据集，整合不同模式的数据集，增加收集到的可用于训练的样本数量
在收集数据之后, 人们必须记住分析集成数据集块所需的计算负载. 只要有可能，还应该考虑模型与并行计算的兼容性.
例如, 亚马逊AWS和微软Azure提供的GPU云计算服务可能会被证明是有用的. 它们还提供基础设施来保护、托管和共享大数据. 在机器学习和数据方法的指导下, 在大数据发展的下一个阶段，我们可以重新考虑动物科学管理决策的所有特征.
总之, 在畜牧澳门赌场官方下载的生产领域中，精准畜牧业必将兴起, 管理, 福利, 卫生监测, 可持续发展和环境足迹. 在利用工具定期监测和收集农场和动物的信息方面取得了重大进展，这种方式比以前更繁琐.
通过这些方法, 动物科学已经踏上了用信息技术驱动的发现来改善畜牧业的旅程. 过度拟合的问题可以通过使用AWS和Azure等流行的云平台来解决.
作者简介: 哈什·阿罗拉是一个自豪的父亲，他有四只获救的狗和一只 豹纹壁虎. 除了做个全职狗爸, 他是一个自由撰稿人/博主和按摩专家谁是熟练使用 最佳按摩枪 提供最好的结果.
