出发点是一句话：机器学习这么好用，能不能拿来帮地球做点事？Azure 机器学习把建模的过程简化了很多，不太会写代码的人也能上手。
这是微软学生大使 2022 年第一季的 Social Impact Project，方向是 Green Tech。我们三个人不在一个国家，在 Teams 上约时间，一起写一组 Dev.to 博客，叫 The Green Daily。
系列一共六篇
第一篇：介绍。 什么是机器学习，什么是 Azure 机器学习，有哪些和环保有关的点子。
第二篇：两种做法的对比。 传统做法要懂 NumPy、Keras、OpenCV，要写很多代码；Azure 机器学习提供低代码和无代码的方式。
第三篇：预测森林植被类型。 用自动化机器学习（Automated ML），根据一片林地的地形、土壤等数据，预测它适合长哪类树。英文标题是 Which tree to plant?，开头还编了一个小故事。
第四篇：预测棉花价格。 用拖拽式的设计器（Designer）搭模型。
第五篇：识别农作物。 准确知道农作物种在哪、种了多少很重要，这一篇用 Python SDK 来做。
第六篇：开始你的 Green 之旅。 学生账号的免费额度，三种工具怎么选，去哪继续学。
我做了什么
我们分篇写，我写的是用机器学习做农业的那一篇。讨论时，Manab 说可以把 green tech 的部分收尾，“但得先定几个主题”；Prasansha 提醒“我们得把这些都落到 Azure ML 的服务上”。