A crop yield prediction system using a machine learning-based prediction model according to an embodiment of the present invention includes information on a plurality of crops and the amount of sunlight irradiated during a predetermined period for each of the plurality of crops. A data storage unit in which an average value and yield data of each of the plurality of crops are stored, and an average value of the amount of sunlight irradiated during the predetermined period for each of the plurality of crops is set as an input, and the plurality of crops By performing the machine learning by putting the yield data of each of them as an output, a prediction model generator and a manager generating a prediction model for calculating the predicted yield data as an output when an average value of solar irradiation is applied as an input, by a manager When the information on the first crop among the plurality of crops and the average value of the first solar irradiation amount are applied as inputs, when a command for predicting yield data for the first crop is applied, the first sunlight is applied to the prediction model. It includes a calculation unit for applying the average value of the irradiation amount as an input to calculate the first yield data corresponding to the average value of the first solar irradiation amount and a data display unit for displaying the first yield data on the screen.본 발명의 일실시예에 따른 기계학습 기반의 예측 모델을 이용하는 농작물 수확량 예측 시스템은 복수의 농작물들에 대한 정보와 상기 복수의 농작물들 각각에 대해 기설정된(predetermined) 기간 동안 측정된 태양광 조사량의 평균 값 및 상기 복수의 농작물들 각각의 수확량 데이터가 저장되어 있는 데이터 저장부, 상기 복수의 농작물들 각각에 대해 상기 기설정된 기간 동안 측정된 태양광 조사량의 평균 값을 입력으로 두고, 상기 복수의 농작물들 각각의 수확량 데이터를 출력으로 두어 기계학습을 수행함으로써, 태양광 조사량의 평균 값을 입력으로 인가하였을 때 예측되는 수확량 데이터를 출력으로 산출하기 위한 예측 모델을 생성하는 예측 모델 생성부, 관리자에 의해 상기 복수의 농작물들 중 제1 농작물에 대한 정보와 제1 태양광 조사량의 평균 값이 입력으로 인가된 후 상기 제1 농작물에 대한 수확량 데이터 예측 명령이 인가되면, 상기 예측 모델에 상기 제1 태양광 조사량의 평균 값을 입력으로 인가하여 상기 제1 태양광 조사량의 평균 값에 대응하는 제1 수확량 데이터를 산출하는 산출부 및 상기 제1 수확량 데이터를 화면 상에 표시하는 데이터 표
