 Sọ fún mi, èwo nínú àwọn ọrọ wọnyí ni ó ní í ṣe pẹlú ìmọ-ọnà àtọwọdá lòdì sí iṣẹ ọgbà: iṣẹ-ọgbìn, irúgbìn, ìkókó tí ó rọ, iṣẹ-ọgbìn, àtúnṣe Bayesian, àwọn ohun alààyè tí a ti yí padà nípa àbùdá, ohun ìní àjogúnbá, lílo ìdánilẹkọọ : Gbogbo àwọn ọrọ wọnyí ni wọn ní í ṣe pẹlú ìmọ-ọnà ẹdá: - Ìlọsíwájú ìlọsíwájú: ọnà kan tí a ń lò nígbà tí a bá ń kọ ẹrọ tí ó ń kọni láti mú kí àwọn àbájáde rẹ sunwọn 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 tilẹ jẹ pé àwọn ọrọ wọnyí ní í ṣe pẹlú iṣẹ ọgbà: - Iṣẹ ilẹ: mímú ilẹ gbára dì fún gbígbìn. - Ẹdá tí a ti yí padà nípa àbùdá: èyí ni gbólóhùn láti ṣàpèjúwe àwọn ewéko tí a ti yí padà nípa àbùdá láti mú kí wọn ní àwọn ànímọ pàtó, irú bíi kí wọn lè dènà òjò. - Heirloom: èyí ń ṣàpèjúwe àwọn irúgbìn tí kì í ṣe híbrìdíì tí ó ní láti jẹ èyí tí a fi pọnlé ní gbangba, ìyẹn nípa àwọn kòkòrò, àwọn ẹyẹ, afẹfẹ, tàbí àwọn ohun mìíràn tí ó jẹ ti àdáyébá.  Àwọn ọrọ wọnyí ní í ṣe pẹlú ìmọ ọgbọn orí àti iṣẹ ọgbà: - Irúgbìn: nínú ìmọ ọgbọn orí ẹrọ, irúgbìn jẹ nọńbà tí a yàn láti ṣe àtúnṣe àwọn àbájáde tí kò bára dé, bíi yíyan àwọn nọńbà tí kò bára dé. Nínú iṣẹ ọgbà, irúgbìn jẹ ohun tí olùtọjú ọgbà gbìn tí yóò di ohun ọgbìn ní àsẹyìnwá àsẹyìnbọ. - 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 iṣẹ ọgbà, èso tí wọn ń mú jáde jẹ ọrọ mìíràn tí wọn ń lò láti ṣàpèjúwe iye tí wọn mú jáde nínú ìkórè kan. 