La mayoría de los modelos de aprendizaje automático son agnósticos con respecto a los datos. Siempre que pueda proporcionar datos sobre los factores que afectan la lluvia (como la humedad, la temperatura), cualquier algoritmo decente debería poder encontrar una correlación entre los factores y la lluvia (si existe).
Sin embargo, si desea predecir la lluvia durante un largo período de tiempo para un área más grande, requeriría modelación climática. Una de las herramientas populares para hacer esto es CCSM4.0 (Modelo de sistema climático comunitario) CCSM4.0 Public Release.
Estos modelos son bastante complicados y su objetivo es modelar la física detrás de la atmósfera de la Tierra a una escala geográfica muy grande. Incluso explican fenómenos atmosféricos y oceánicos globales como Westerlies y El Niño. El modelado implica varios enfoques de aprendizaje automático y está capacitado en datos climáticos históricos para identificar los parámetros que no se pueden modelar directamente.
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