Please use this identifier to cite or link to this item:
http://rep.btsau.edu.ua/handle/BNAU/17084| Title: | The role and diverse applications of machine learning in genetics, breeding, and biotechnology of livestock and poultry. |
| Other Titles: | Роль та різноманітні застосування машинного навчання в генетиці, селекції та біотехнології худоби та птахівництва |
| Authors: | 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 |
| Keywords: | machine learning;машинне навчання;breeding;селекція;livestock;худоба;genetics;генетика;biotechnology;біотехнологія;poultry;птиця |
| Issue Date: | 2024 |
| Publisher: | Faculty of Agriculture and Technology Institute of Plant Production, Shahid Bahonar University of Kerman-Iranian |
| Citation: | 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 |
| Abstract: | 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. |
| Description: | 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: | http://rep.btsau.edu.ua/handle/BNAU/17084 |
| ISSN: | 2228-6500 2228-6705 |
| metadata.dc.identifier.udc: | 636.082:004.8:57.08 |
| Appears in Collections: | Наукові публікації |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| rol_ta_riznomanitni_zastosuvannia_mashynnoho_navchannia.pdf | 749,15 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.