机器学习是一种复杂的统计应用，用于在数据中寻找一致模式并制定所需的预测，它简化了任务分配的过程。开发人员不再需要为他们的计算机构建特殊程序来解决一项或另一项任务。相反，计算机被教导自己找到问题，而无需任何帮助。这是信息技术领域的真正突破。而且，考虑到 人工智能的技术能力，农业 领域不容忽视。

机器学习的历史始于 20 世纪 50 年代，当时计算机科学家成功教会计算机下棋。从那时起，随着计算能力的提高，计算机能够绘制和检测的一致模式和预测的复杂性也不断增长。除了当今计算机可以解决的问题的复杂性之外，农业问题也包括在此列表中。此外，机器学习是 人工智能 (AI)的一个分支，因此 ML 技术中应用了复杂的智能方法。

机器学习如何在农业实践中发挥作用？算法会获取一系列训练数据，然后将其用于请求处理。例如，您可以在计算机中上传几张图片，并附上“图片上有一朵花”和“此图片上没有花”等描述。如果您在此之后将新图片添加到数据库中，它将开始自行识别带有花朵的图片。

算法不断改进。图像识别的正确和错误结果都会发送到数据库，软件会随着每幅图像的处理而变得更加智能。从某种意义上说，这个过程可以比作锻炼肌肉——你训练得越多，你就越强壮。你在程序中下载的图像越多，它产生的结果就越精确。

因此，人工智能和机器学习可以显著改变农业和整个智能农业领域。如何改变？

1、自动化农具

1、无人驾驶拖拉机：通过卫星定位系统和传感器技术，按照预设的路径进行耕地、耙地等作业，提高作业效率，降低劳动强度和人为操作失误。

2、自动化收割机：自动识别作物的成熟度，调整收割速度和收割高度，减少粮食的损失。

3、其他自动化农机具：如自动化播种机、智能喷灌设备等，能够自主完成农田作业，提高农业生产效率。

2、农业物联网

1、通过搭建农业物联网平台，实现对农田环境的实时监测与调控，包括温度、湿度、光照、土壤肥力等多个方面。

2、物联网技术还能够与智能农机具相结合，实现农业生产过程的智能化管理。

农业是人类最古老的活动之一。纵观历史，一代又一代的人们不断提高播种、耕种和收割农作物的技能。这些技能让人们有机会养活自己。当然，农业工具在历史上一直在发展，所以今天我们使用机械工具代替笨重的手动工具。但计算机和类似技术似乎总是与农业部门格格不入。不久前，人们甚至还没有想象如何将它们结合起来。然而，一切都变了， 如今科技对农业产生了强烈的影响 。