Ефективність машинного навчання у прогнозуванні погоди
Машинне навчання революціонізує прогнозування погоди, пропонуючи точніші та детальніші прогнози. Моделі, такі як рекурентні нейронні мережі (RNN) та згорткові нейронні мережі (CNN), аналізують величезні обсяги історичних даних, включаючи температуру, вологість, тиск та швидкість вітру, для виявлення складних закономірностей. Ці моделі здатні обробляти як просторові, так і часові дані, що є критично важливим для прогнозування погоди.