Machine Learning for Predicting Somatic Cell Count in Holstein Cattle
Questo studio dimostra che i modelli di apprendimento automatico non lineari, specificamente le reti neurali bayesiane e le foreste casuali, superano i convenzionali metodi lineari e a vettori di supporto nella previsione dei conteggi delle cellule somatiche trasformati in logaritmo naturale nei bovini Holstein utilizzando dati agricoli di routine, sebbene l'accuratezza predittiva diminuisca nelle vacche con più di quattro lattazioni.