Sọ fún mi, èwo nínú àwọn ọ̀rọ̀ wọ̀nyí ni ó ní í ṣe pẹ̀lú ìmọ̀-ọ̀nà àtọwọ́dá lòdì sí iṣẹ́ ọgbà: iṣẹ́-ọ̀gbìn, irúgbìn, ìkókó tí ó rọ̀, iṣẹ́-ọ̀gbìn, àtúnṣe Bayesian, àwọn ohun alààyè tí a ti yí padà nípa àbùdá, ohun ìní àjogúnbá, lílo ìdánilẹ́kọ̀ọ́
Gbogbo àwọn ọ̀rọ̀ wọ̀nyí ni wọ́n ní í ṣe pẹ̀lú ìmọ̀-ọ̀nà ẹ̀dá: - Ìlọsíwájú ìlọsíwájú: ọ̀nà kan tí a ń lò nígbà tí a bá ń kọ́ ẹ̀rọ tí ó ń kọ́ni láti mú kí àwọn àbájáde rẹ̀ sunwọ̀n sí i. - Bayesian optimization: a probabilistic ona lati de ọdọ awọn ti o dara ju ṣeto ti awọn paramita, julọ igba lo ninu ikẹkọ ẹrọ eko awoṣe. - Ẹkọ gbigbe: imọ-ẹrọ lati ṣe ikẹkọ atunṣe awoṣe ẹkọ jinlẹ ti a ti kọ tẹlẹ lori data tuntun, ti a lo julọ lati ṣe deede awọn awoṣe si ọran lilo kan pato, gẹgẹbi wiwa nkan kan pato ninu awọn fọto.  Bí ó tilẹ̀ jẹ́ pé àwọn ọ̀rọ̀ wọ̀nyí ní í ṣe pẹ̀lú iṣẹ́ ọgbà: - Iṣẹ́ ilẹ̀: mímú ilẹ̀ gbára dì fún gbígbìn. - Ẹ̀dá tí a ti yí padà nípa àbùdá: èyí ni gbólóhùn láti ṣàpèjúwe àwọn ewéko tí a ti yí padà nípa àbùdá láti mú kí wọ́n ní àwọn ànímọ́ pàtó, irú bíi kí wọ́n lè dènà òjò. - Heirloom: èyí ń ṣàpèjúwe àwọn irúgbìn tí kì í ṣe híbrìdíì tí ó ní láti jẹ́ èyí tí a fi pọ́nlé ní gbangba, ìyẹn nípa àwọn kòkòrò, àwọn ẹyẹ, afẹ́fẹ́, tàbí àwọn ohun mìíràn tí ó jẹ́ ti àdáyébá.  Àwọn ọ̀rọ̀ wọ̀nyí ní í ṣe pẹ̀lú ìmọ̀ ọgbọ́n orí àti iṣẹ́ ọgbà: - Irúgbìn: nínú ìmọ̀ ọgbọ́n orí ẹ̀rọ, "irúgbìn" jẹ́ nọ́ńbà tí a yàn láti ṣe àtúnṣe àwọn àbájáde tí kò bára dé, bíi yíyan àwọn nọ́ńbà tí kò bára dé. Nínú iṣẹ́ ọgbà, irúgbìn jẹ́ ohun tí olùtọ́jú ọgbà gbìn tí yóò di ohun ọ̀gbìn ní àsẹ̀yìnwá àsẹ̀yìnbọ̀. - Ṣelọpọ: ni oye atọwọda, iṣelọpọ jẹ igbagbogbo ọrọ ti a lo lati ṣe apejuwe ipele igbesi aye ti awoṣe ti o wa ni lilo igbesi aye gidi, dipo idanwo tabi idagbasoke. Nínú iṣẹ́ ọgbà, èso tí wọ́n ń mú jáde jẹ́ ọ̀rọ̀ mìíràn tí wọ́n ń lò láti ṣàpèjúwe iye tí wọ́n mú jáde nínú ìkórè kan.