Интеллектуальное (умное) земледелие является современным этапом развития сельскохозяйственной науки и практики. Его характерная особенность заключается в активном применении методов искусственного интеллекта, в частности, машинного и глубокого обучения, при решении частных задач, направленных на устойчивое производство в растениеводстве. (Цель исследования) Целью данного исследования стал анализ структуры данных и сравнение алгоритмов машинного и глубокого обучения, используемых в прогнозировании урожайности сельскохозяйственных культур. (Материалы и методы) На основе конвергентного подхода с использованием методов когнитивного и семантического анализа авторами рассмотрена предметная область «Применение методов искусственного интеллекта при прогнозировании урожайности сельскохозяйственных культур», а также базовые аспекты, связанные со структурой исходных данных, основные этапы реализации предиктивных моделей и наиболее используемые методы машинного и глубокого обучения. (Результаты и обсуждение) По результатам работы представлены основная структура и способы получения данных, а также типовая схема реализации моделей в предиктивной аналитике урожайности сельскохозяйственных культур. Выделены наиболее распространенные методы машинного и глубокого обучения, подробно рассмотрены их функциональные особенности. На основе сравнительного анализа показано, что глубокое обучения и гибридные подходы превосходят традиционные методы машинного обучения по метрикам ошибок (точности прогнозирования). (Выводы) По результатам исследований установлено преимущество методов глубокого обучения (Rср2 = 0,85) и гибридного подхода (Rср2 = 0,87) в прогнозировании урожайности сельскохозяйственных культур в зависимости от складывающихся условий и управляющего воздействия. Развитием дальнейшей исследовательской работы может быть адаптация современных подходов искусственного интеллекта к пространственным объектам землепользования и культурам с преимущественным использованием данных дистанционного зондирования.