Las cosas a considerar aquí son
- En cuanto a los datos históricos pasados, me refiero a los atributos que se utilizarán para predecir la temperatura o algo similar.
- Formato de datos. Debe ser limpiado.
- ¿Cuál es el resultado? ¿Es un número único o un valor de cadena o cualquier otra cosa?
- Precisión esperada. (Obviamente, debe ser máximo, pero una mayor precisión puede necesitar datos anteriores precisos y puede requerir mucho más tiempo de entrenamiento si estamos considerando implementar un ANN o algo similar basado en un algoritmo de entrenamiento)
Para la predicción de la temperatura o cosas similares (análisis de series de tiempo) puede considerar el uso de un modelo de regresión lineal, máquinas de vectores de soporte u otros modelos probabilísticos.
Puede encontrar algunas respuestas específicas relacionadas con el pronóstico del tiempo utilizando el aprendizaje automático en la siguiente pregunta.
- Dado un gráfico con vértices 2N de modo que existan dos vértices P y Q, con cada ruta de P a Q que contenga al menos N + 1 bordes, ¿cuál es el número mínimo de vértices que debemos eliminar para desconectar P y Q?
- Cómo encontrar un elemento en un árbol de búsqueda binario
- ¿Conoces alguna biblioteca de diario E2PROM que pueda usarse en controladores de 8 bits o al menos un algoritmo para hacerlo?
- ¿Debo aprender el concepto profundo del aprendizaje automático como el curso de Andrew Ng o es suficiente para saber qué algoritmo se utiliza cuando?
- ¿Usar un tipo de inserción de 50 elementos tendrá el mismo tiempo de ejecución que usar un tipo de inserción de 10 elementos 5 veces?
¿Se utilizan algoritmos de aprendizaje automático en el pronóstico del tiempo? ¿De ser asi, cuales? Si no, ¿por qué?
La siguiente respuesta te dará ideas
La respuesta de David Gold a ¿Se utilizan algoritmos de aprendizaje automático en el pronóstico del tiempo? ¿De ser asi, cuales? Si no, ¿por qué?
