Discussing the present, past, and future of Machine learning techniques in livestock farming: A systematic literature review

牲畜 农业 计算机科学 过程(计算) 生产(经济) 系统回顾 选择(遗传算法) 知识管理 人工智能 数据科学 政治学 地理 经济 考古 梅德林 法学 林业 宏观经济学 操作系统
作者
Rita Roy,Manish Mohan Baral,Surya Kant Pal,Santosh Kumar,Subhodeep Mukherjee,Bhaswati Jana
标识
DOI:10.1109/com-it-con54601.2022.9850749
摘要

The digital revolution of livestock production has converted various planning functions into artificially intelligent systems to obtain information from different sources. Machine learning (ML), a subset of artificial intelligence, has a high potential for handling multiple difficulties for the organisations of information-based systems. The current study provides insights on ML in livestock farming by comprehensively reviewing recent academic articles using keyword combinations and in full compliance with PRISMA guidelines. This article extracted 216 articles from the literature review and, after the proper selection process, only considered 144 articles for further study. This study presents the past, present, and future of ML in livestock farming. This study will act as a source of information in both the research world and industry to know the future of ML in livestock production.

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