Big Data Analytics in der Tierwohldebatte

Abstract
Big Data Analytics ermöglicht Informationen aus Daten automatisch, objektiv und kosten-günstig zu extrahieren. So können Daten zur Haltungsumgebung (z. B. Fütterungs- oder Tem-peraturdaten), aber auch Daten aus Verhaltensbeobachtungen mittels Videokameras oder RFID, analysiert und zur Verbesserung des Tierwohls eingesetzt werden. Eine besondere Be-deutung spielen Maschinelle Lernverfahren, die aus bestehenden Datenbeständen lernen und somit die Datenanalyse vereinfachen, Prognosen für Tierwohl-Risiken ermöglichen und Ein-flussfaktoren auf das Tierwohl identifizieren. Im Projekt „Landwirtschaft 4.0: Info-System“ werden neue Techniken, Methoden und Verfahren für die intelligente Auswertung entwickelt, um eine breite Zustimmung der Gesellschaft zur wettbewerbsfähigen Tierproduktion zu er-möglichen.
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Hoffmann, C. & Riekert, M., (2018). Big Data Analytics in der Tierwohldebatte. In: Ruckelshausen, A., Meyer-Aurich, A., Borchard, K., Hofacker, C., Loy, J.-P., Schwerdtfeger, R., Sundermeier, H.-H. F. & Theuvsen, B. (Hrsg.), 38. GIL-Jahrestagung, Digitale Marktplätze und Plattformen. Bonn: Gesellschaft für Informatik e.V.. (S. 115-118).
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author = {Hoffmann, Christa AND Riekert, Martin},
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editor = {Ruckelshausen, Arno AND Meyer-Aurich, Andreas AND Borchard, Karsten AND Hofacker, Constanze AND Loy, Jens-Peter AND Schwerdtfeger, Rolf AND Sundermeier, Hans-Henning, Floto, Helga AND Theuvsen, Brigitte} ,
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publisher = {Gesellschaft für Informatik e.V.},
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ISBN: 978-3-88579-672-5
ISSN: 1617-5468
xmlui.MetaDataDisplay.field.date: 2018
Language: de (de)
Content Type: Text/Conference Paper
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