Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://rep.btsau.edu.ua/handle/BNAU/17084
Назва: The role and diverse applications of machine learning in genetics, breeding, and biotechnology of livestock and poultry.
Інші назви: Роль та різноманітні застосування машинного навчання в генетиці, селекції та біотехнології худоби та птахівництва
Автори: Mohammadabadi, Mohammadreza
Akhtarpoor, Alireza
Khezri, Amin
Babenko, Olena
Бабенко, Олена Іванівна
Stavetska, Ruslana
Ставецька, Руслана Володимирівна
Tytarenko, Iryna
Титаренко, Ірина Василівна
Ievstafiieva, Yulia
Євстафієва, Юлія Миколаївна
Buchkovska, Vita
Бучковська, Віта Іванівна
Slynko, Viktor
Слинько, Віктор Григорович
Afanasenko, Volodymyr
Афанасенко, Володимир Юрійович
Ключові слова: machine learning;машинне навчання;breeding;селекція;livestock;худоба;genetics;генетика;biotechnology;біотехнологія;poultry;птиця
Дата публікації: 2024
Видавництво: Faculty of Agriculture and Technology Institute of Plant Production, Shahid Bahonar University of Kerman-Iranian
Бібліографічний опис: The role and diverse applications of machine learning in genetics, breeding, and biotechnology of livestock and poultry / Mohammadabadi M., Akhtarpoor A., Khezri A. [et al.] // Agricultural Biotechnology Journal. - 2024. - Vol. 16(4). - P. 413-442. doi:10.22103/jab.2025.24662.1644
Короткий огляд (реферат): Machine learning is a subset of artificial intelligence that is uniquely suited to address challenges in the fields of genetics, breeding, and biotechnology of livestock and poultry. By using algorithms that can learn patterns from data, machine learning enables accurate predictions, automated decision-making, and innovative solutions to complex problems in animal science. Unlike traditional statistical methods, which often assume linearity and independence among variables, machine learning is able to capture nonlinear relationships and interactions between genomic, environmental, and phenotypic factors.
Опис: Компютерне навчання — це галузь штучного інтелекту, яка якнайкраще підходить для вирішення завдань у сферах генетики, селекції та біотехнологій у галузі тваринництва та птахівництва. Використовуючи алгоритми, які можуть вивчати закономірності з даних, машинне навчання дозволяє робити точні прогнози, автоматизовано приймати рішення та знаходити інноваційні рішення для складних проблем у тваринництві. На відміну від традиційних статистичних методів, які часто припускають лінійність та незалежність між змінними, машинне навчання здатне фіксувати нелінійні зв'язки та взаємодії між геномними, екологічними та фенотипічними факторами.
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://rep.btsau.edu.ua/handle/BNAU/17084
ISSN: 2228-6500
2228-6705
УДК: 636.082:004.8:57.08
Розташовується у зібраннях:Наукові публікації

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
rol_ta_riznomanitni_zastosuvannia_mashynnoho_navchannia.pdf749,15 kBAdobe PDFПереглянути/Відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.