近年來，全世界在可用于畜牧業(yè)的技術(shù)方面取得了重大進(jìn)展。

這些技術(shù)將幫助農(nóng)民、飼養(yǎng)者協(xié)會(huì)和其他行業(yè)利益相關(guān)者，使用勞動(dòng)強(qiáng)度較低的方法，持續(xù)監(jiān)測(cè)和收集動(dòng)物和農(nóng)場(chǎng)一級(jí)的數(shù)據(jù)。

具體而言，我們看到基于數(shù)字圖像、聲音、傳感器、無人系統(tǒng)和實(shí)時(shí)不間斷計(jì)算機(jī)視覺的全自動(dòng)數(shù)據(jù)記錄的使用。

這些技術(shù)可以極大地幫助農(nóng)民，并有可能提高產(chǎn)品質(zhì)量、福祉、管理實(shí)踐、可持續(xù)發(fā)展和動(dòng)物健康，最終有助于改善人類健康。

這些技術(shù)在利用來自動(dòng)物的轉(zhuǎn)錄組、基因組學(xué)和微生物群等豐富的分子信息實(shí)現(xiàn)時(shí)，可以幫助實(shí)現(xiàn)精確畜牧業(yè)的長(zhǎng)期夢(mèng)想。

這意味著，有了幫助技術(shù)，我們將能夠更好地監(jiān)測(cè)和管理一個(gè)單獨(dú)的動(dòng)物與量身定做的信息。

然而，上述全自動(dòng)數(shù)據(jù)記錄或表型平臺(tái)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)的復(fù)雜性及其不斷增長(zhǎng)的數(shù)量，導(dǎo)致成功實(shí)施精確畜牧業(yè)的若干障礙。

機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘如何幫助

機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘等日益增長(zhǎng)的領(lǐng)域預(yù)計(jì)將有助于應(yīng)對(duì)全球農(nóng)業(yè)面臨的挑戰(zhàn)。

當(dāng)與大數(shù)據(jù)相結(jié)合時(shí)，機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以作為生物學(xué)的框架。

然而，正如上面提到的，當(dāng)我們用大量的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練它時(shí)，高度復(fù)雜的數(shù)據(jù)模型通常會(huì)受到過度擬合的影響。過度擬合是復(fù)雜模型天真應(yīng)用失敗的最大問題。

將機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于動(dòng)物科學(xué)的主要原因是：

1、在繼續(xù)努力之前建立正規(guī)化的先驗(yàn)知識(shí)

2、不斷收集數(shù)據(jù)集并以不同方式集成數(shù)據(jù)集，以增加可用于培訓(xùn)的所收集樣本的大小

在收集數(shù)據(jù)之后，人們必須記住分析集成數(shù)據(jù)集塊所需的計(jì)算負(fù)載。只要有可能，還應(yīng)該考慮模型與并行計(jì)算的兼容性。

例如，AmazonAWS和MicrosoftAzure提供的GPU云計(jì)算服務(wù)可能被證明是有用的。它們還提供保護(hù)、托管和共享大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)設(shè)施。

在機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)方法的指導(dǎo)下，我們可以進(jìn)入大數(shù)據(jù)增長(zhǎng)的下一個(gè)階段，重新考慮動(dòng)物科學(xué)管理決策的所有特征。

總之，精確畜牧業(yè)必將在畜牧企業(yè)的生產(chǎn)、管理、福利、健康監(jiān)測(cè)、可持續(xù)性和環(huán)境足跡等領(lǐng)域有所增加。在利用工具定期監(jiān)測(cè)和收集農(nóng)場(chǎng)和動(dòng)1物的信息方面取得了顯著進(jìn)展，其方式比以前要少。

在這些方法中，動(dòng)物科學(xué)已經(jīng)開始了一種利用信息技術(shù)驅(qū)動(dòng)的發(fā)現(xiàn)來改善畜牧業(yè)的旅程。可以通過使用諸如AWS和Azure之類的流行的云平臺(tái)來處理過擬合的問題。