1、机器学习算法在农业中的应用与展望

机器学习算法在农业中的应用与展望

1. 机器学习简介

1.1 定义与历史

机器学习是一种利用数学和统计学习创建模型的技术，用于预测未知值。它让计算机从过去的数据中学习，无需为特定任务进行明确编程。与传统编程不同，机器学习是通过给计算机数据和输出，让其生成程序。随着输入数据增多，机器性能会不断提升。

在日常生活中，机器学习有诸多应用，如垃圾邮件过滤、推荐系统、图像和语音检测等。在农业领域，它能帮助农民保护作物、预防损害，提高作物产量和质量，还能根据作物状况确定农药和杀虫剂的使用量。

机器学习的历史悠久：
- 1936 年，艾伦·图灵提出机器可自行执行指令的理论。
- 1940 年，第一台手动操作计算机“ENIAC”问世。
- 1943 年，人类神经网络被用电电路建模。
- 1952 - 1959 年，亚瑟·塞缪尔创造了让 IBM 计算机玩跳棋的程序，并首次提出“ML”术语。
- 1974 - 1980 年，机器学习遭遇挫折，进入“AI 寒冬”。
- 1985 年，神经网络 NET talk 被发明。
- 1997 年，IBM 深蓝计算机战胜国际象棋专家，推动了 AI 的发展。
- 2006 年，神经网络有了“深度学习”的新名称。
- 2011 年，谷歌创建了能识别猫和人类图像的深度神经网络模型。
- 2014 年，Facebook 创建了 Deep Face 神经网络，使机器能像人类一样识别人脸。

1.2 机器学习的分类

机器学习主要分为以下三类：
1. 监督式机器学习