Aplikace strojového učení v chovu hospodářských zvířat – Eliška Blahová
Eliška Blahová
Bachelor's thesis
Aplikace strojového učení v chovu hospodářských zvířat
Application of machine learning in livestock breeding
Abstract:
Cílem bakalářské práce bylo vytvoření literární rešerše popisující technologie strojového učení a jejích možných aplikací v chovu hospodářských zvířat. Z přehledu literatury je patrné, že rozvíjející se výzkum a aplikace technologického pokroku zahajují rozvoj precizního chovu hospodářských zvířat prostřednictvím senzorů. Mezi nejznámější senzory patří kamery, termokamery a fotoaparáty, které slouží …moreAbstract:
The aim of the bachelor thesis was to create a literature search describing machine learning technologies and their possible applications in livestock breeding. A review of the literature shows that evolving research and the application of technological progress are initiating the development of precision livestock farming through sensors. The most well-known sensors include cameras, thermal imagers …more
Language used: Czech
Date on which the thesis was submitted / produced: 22. 4. 2022
Thesis defence
- Supervisor: doc. Ing. Jaroslav Čítek, Ph.D.
Citation record
ISO 690-compliant citation record:
BLAHOVÁ, Eliška. \textit{Aplikace strojového učení v chovu hospodářských zvířat}. Online. Bachelor's thesis. Praha: Czech University of Life Sciences Prague, Faculty of Agrobiology, Food and Natural Resources. 2022. Available from: https://theses.cz/id/raln3d/.
Full text of thesis
Contents of on-line thesis archive
Published in Theses:- světu
Other ways of accessing the text
Institution archiving the thesis and making it accessible: Česká zemědělská univerzita v Praze, Fakulta agrobiologie, potravinových a přírodních zdrojůCzech University of Life Sciences Prague
Faculty of Agrobiology, Food and Natural ResourcesBachelor programme:
Animal Production
Theses on a related topic
-
Image Analysis Using Machine Learning Models
Norbert Komiňák -
Implementation of Sample Selection Estimators into Double Machine Learning Framework
Michaela Kecskésová -
Localization of mobile devices using machine learning
Aleš Calábek -
Exchange rates predictions using machine learning methods
Yaroslav Korobka -
Digital document analysis using machine learning methods
Nicholas Čapek -
Machine learning analysis and cataloging of extragalactic sources
Matej Kosiba -
Machine Learning for Text Anomaly Detection
Alina Tsykynovska -
Demand estimation using Machine Learning methods
Gabriela Moravčíková
Name
Posted by
Uploaded/Created
Rights