Мақалада гербицидтер мен пестицидтерді үнемдеу, сондай-ақ экологиялық таза өнімдер алу мақсатында арамшөптерді анықтаудың зияткерлік жүйелерін енгізудің өзектілігі қарастырылады. Зерттеушілердің ғылыми жұмыстарына қысқаша шолу жасалды, онда машиналық оқыту алгоритмдері, орама нейрондық желілер және терең оқыту алгоритмдері негізінде арамшөптерді анықтау, жіктеу және ажырату әдістері сипатталған. Бұл зерттеу жұмысында k-Nearest Neighbors, Random Forest және Decision Tree алгоритмдерін қолдана отырып, ауыл шаруашылығы алқаптарының зиянкестерін анықтау бағдарламасы ұсынылған. Деректер жиынтығы amaranthus, ambrosia, bindweed және bromus сияқты арамшөптердің 4 түрінен жиналды. Жүргізілген бағалау қорытындысы бойынша K-Nearest Neighbors, Random Forest және Decision Tree классификаторларының арамшөптерді анықтау дәлдігі 83.3%, 87.5% және 80% құрады. Нақты деректерден алынған сандық нәтижелер, ұсынылған тәсіл арамшөптердің төмен рұқсаттағы суреттерін жіктеудің жақсы нәтижелерін бере алатындығын көрсетеді.