پیش‌بینی بهره‌برداری مزرعه پیش از برداشت محصولات برای سیاست‌گذاران حیاتی است و به مزرعه‌داران در امور مربوط‌به بازاریابی و ذخیره‌سازی کمک می‌کند. این پیش‌بینی‌ها همچنین به سایر فعالان این صنعت یا صنایع دیگر در انجام محاسبات کمک می‌کند. تولید محصول فرایندی پیچیده است که تحت‌تأثیر متغیرهای اقلیمی و کشاورزی است و همچنین متغیرها برای هر کشاورز و در هر مزرعه متفاوت است؛ بنابراین، تهیه‌ی دیتاست برای مزارع وسیع آسان نیست.

این دیتاست‌ها برای پیش‌بینی ترندها و تأثیر آن‌ها در منطقه‌ای خاص استفاده می‌شوند. بنابراین، یادگیری ماشین از الگوریتم‌ها برای تحلیل داده و یادگرفتن از آن‌ها و گرفتن تصمیم‌های آگاهانه بدون کمک انسانی استفاده می‌کند. در سال‌های اخیر، پرورش‌دهندگان گیاهان به‌دنبال روشی بودند که بتواند با درنظرگرفتن شرایط محیطی، آبیاری و تغذیه‌ی مناسب، تغییرات آب‌وهوا و بیماری‌های مخصوص گیاهان بهترین راه‌حل را ارائه دهد.

اینکه گیاهی بتواند با شرایط خاص سازگار شود، باید اصلاح نژاد و دنباله‌ی مناسبی از ژن‌ها در آن جانشین شود. سؤالی که مطرح می‌شود این است که کدام دنباله از ژن‌ها بهترین انتخاب است؟ این، یعنی پرورش‌دهندگان گیاهان باید میلیون‌ها گزینه‌ی مختلف را بررسی کنند تا به بهترین انتخاب برسند. الگوریتم‌های یادگیری عمیق، داده‌های مربوط به بیش از دَه سال گذشته را می‌گیرند و بعد از بررسی دقیق تغییرات آب‌وهوا و عوامل خارج از توان انسان‌ها، ژن‌های لازم برای عملکرد بهتر گیاهان را پیش‌بینی می‌کنند.

پرورش‌دهندگان گیاهان با توسعه‌ی یادگیری ماشین می‌توانند محدوده‌ی وسیع‌تری از متغیرها را تحلیل کنند. دانشمندان با استفاده از شبیه‌سازی رایانه‌ای قادرند بهره‌وری محصولات و عملکرد آن‌ها را در شرایط مختلف آب‌وهوایی، الگوهای هوایی، انواع خاک‌ها و سایر عوامل ارزیابی کنند. وقتی بیماری بین گیاهان شایع می‌شود، تشخیص دقیق و زودهنگام بسیاری مهم است. روش‌های سنّتی برای پی‌بردن به بیماری گیاهان، تنها ازطریق مشاهده و معاینه‌ی بصری ممکن است؛ درنتیجه، بیشتر مواقع خطاهای انسانی از تشخیص به‌موقع بیماری‌های گیاهان جلوگیری می‌کند.

این در حالی است که رایانه‌های دقیق و آموزش‌داده‌شده فقط با بررسی الگوها می‌توانند بیماری گیاهان را تشخیص دهند. روش کار این گونه است که هزاران‌هزار عکس باکیفیت از گیاهان بیمار جمع‌آوری می‌شود و الگوریتم‌های یادگیری ماشین با تحلیل عکس‌ها، می‌توانند شدت و نوع بیماری گیاهان را مشخص کنند. احتمال داده می‌شود در آینده‌ی نزدیک، الگوریتم‌های یادگیری ماشین حتی بتوانند با ارائه‌ی راه‌حل مناسب، تلفات ناشی از بیماری را در گیاهان کاهش دهند.

یادگیری ماشین در صنعت کشاورزی روند تشخیص بیماری را دقیق‌تر و سریع‌تر می‌کند. کشاورزان می‌توانند عکس‌های تهیه‌شده ازطریق ماهواره‌ها و پهبادها و گوشی‌های هوشمند را آپلود کنند و از نرم‌افزار برای تشخیص بیماری و همچنین بهترین روش مدیریت کمک بگیرند. این ابزار به مدیریت سوءتغذیه و قحطی در سراسر دنیا کمک خواهد کرد. یادگیری ماشین زمان لازم در برنامه‌نویسی سنّتی را کاهش و اجازه می‌دهد رایانه‌ها خودشان را برنامه‌ریزی کنند. به‌طور خلاصه، یادگیری ماشین مانند کشاورزی است: مواد مغذی همان داده‌های اصلی هستند، باغبان همان عامل اجرایی است، دانه‌ها همان الگوریتم‌ها هستند و گیاه همان برنامه است. بنابراین، یادگیری ماشین در انجام کارهای زیر نقش مهمی ایفا می‌کند:

• زیست‌شناسی محاسباتی و طراحی دارو و پیشنهاد روش درمان
• اصلاح نژاد و پیداکردن خصوصیات ایده‌آل
• شناسایی بیماری
• پیش‌بینی تغییرات آب‌وهوا
• رباتیک و تراکتورهای خودران
• ارزیابی مواد مغذی خاک