近年來，全世界在可用于畜牧業的技術方面取得了重大進展。

這些技術將幫助農民、飼養者協會和其他行業利益相關者，使用勞動強度較低的方法，持續監測和收集動物和農場一級的數據。

具體而言，我們看到基于數字圖像、聲音、傳感器、無人系統和實時不間斷計算機視覺的全自動數據記錄的使用。

這些技術可以極大地幫助農民，并有可能提高產品質量、福祉、管理實踐、可持續發展和動物健康，最終有助于改善人類健康。

這些技術在利用來自動物的轉錄組、基因組學和微生物群等豐富的分子信息實現時，可以幫助實現精確畜牧業的長期夢想。

這意味著，有了幫助技術，我們將能夠更好地監測和管理一個單獨的動物與量身定做的信息。

然而，上述全自動數據記錄或表型平臺所產生的數據的復雜性及其不斷增長的數量，導致成功實施精確畜牧業的若干障礙。

機器學習和數據挖掘如何幫助

機器學習和數據挖掘等日益增長的領域預計將有助于應對全球農業面臨的挑戰。

當與大數據相結合時，機器學習模型可以作為生物學的框架。

然而，正如上面提到的，當我們用大量的數據來訓練它時，高度復雜的數據模型通常會受到過度擬合的影響。過度擬合是復雜模型天真應用失敗的最大問題。

將機器學習技術應用于動物科學的主要原因是：

1、在繼續努力之前建立正規化的先驗知識

2、不斷收集數據集并以不同方式集成數據集，以增加可用于培訓的所收集樣本的大小

在收集數據之后，人們必須記住分析集成數據集塊所需的計算負載。只要有可能，還應該考慮模型與并行計算的兼容性。

例如，AmazonAWS和MicrosoftAzure提供的GPU云計算服務可能被證明是有用的。它們還提供保護、托管和共享大數據的基礎設施。

在機器學習和數據方法的指導下，我們可以進入大數據增長的下一個階段，重新考慮動物科學管理決策的所有特征。

總之，精確畜牧業必將在畜牧企業的生產、管理、福利、健康監測、可持續性和環境足跡等領域有所增加。在利用工具定期監測和收集農場和動1物的信息方面取得了顯著進展，其方式比以前要少。

在這些方法中，動物科學已經開始了一種利用信息技術驅動的發現來改善畜牧業的旅程。可以通過使用諸如AWS和Azure之類的流行的云平臺來處理過擬合的問題。