评论:当世界碰撞 - 在"大数据"时代的家禽建模
E M Leishman1, J You1, N T Ferreira2
1Department of Animal Biosciences, University of Guelph, Guelph, Ontario, Canada.
概括
机器学习和大数据正在彻底改变家禽生产. 这些技术可以实现精确的养和自动化,优化动物健康和农场效率,以便更好地预测.
科学领域:
- 农业科学 农业科学
- 数据科学数据科学数据科学
- 动物科学动物科学
背景情况:
- 长期以来,家禽生产系统一直在利用决策支持和性能优化模型.
- 数字和传感器技术的进步导致了大数据流的出现.
- 机器学习 (ML) 建模方法非常适合分析大数据,提供增强的预测和预测功能.
研究的目的:
- 审查在家禽生产中的经验和机械模型的演变.
- 探索新数字工具和技术与现有模型的整合.
- 检查ML和大数据对家禽生产中精准养和自动化的影响.
主要方法:
- 审查关于家禽生产建模的现有文献.
- 分析大数据分析和ML方法的应用.
- 探索混合建模方法,结合数据驱动和机械方法.
主要成果:
- 机器学习和大数据分析为准确的养提供了巨大的潜力,以适应个体动物的需求.
- 结合数据驱动和机械方法的混合模型可以改善决策支持和预测.
- 精密料系统和自动化正在成为这些技术的关键应用.
结论:
- 大数据和机器学习的整合代表了家禽生产管理的范式转变.
- 未来的方向包括利用传感器技术和先进的ML算法来提高精度养.
- 混合建模策略对于将决策支持系统与先进的预测能力联系起来至关重要.
