Эффективность машинного обучения в прогнозировании погоды
Машинное обучение революционизирует прогнозирование погоды, предлагая более точные и детальные прогнозы. Модели, такие как рекуррентные нейронные сети (RNN) и сверточные нейронные сети (CNN), анализируют огромные объемы исторических данных, включая температуру, влажность, давление и скорость ветра, для выявления сложных закономерностей. Эти модели способны обрабатывать как пространственные, так и временные данные, что критически важно для прогнозирования погоды.