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. Алгоритми машинного навчання також використовуються для покращення аналізу супутникових знімків та даних радарів, дозволяючи краще відстежувати погодні явища, такі як урагани та грози. Це призводить до більш своєчасних попереджень про стихійні лиха та покращує планування в різних галузях, від сільського господарства до авіації.