Durée: 12 mois
Nombre de leçons: 9
Rubrique: Ingénieur IA
La prévision météorologique est une discipline complexe qui allie des connaissances en météorologie et en informatique. Cette leçon se focalise sur les étapes essentiels pour créer un modèle performant de prévision météorologique en utilisant des approches modernes comme les réseaux neuronaux.
La première étape capitale dans la création d'un modèle de prévision météorologique est la collecte et le traitement des données. Les données météorologiques peuvent provenir de diverses sources, notamment : Stations météorologiques : Ces stations fournissent des mesures précises de variables comme la température, l'humidité, le vent, etc. Satellites : Les données satellitaires offrent une couverture globale avec des informations précieuses telles que les images des nuages et les données sur l'albédo. Modèles numériques de prévision : Nombre de ces modèles sont libres d'accès et offrent des prévisions basées sur des simulations dynamiques de l’atmosphère.
Une fois les données collectées, elles doivent être nettoyées et normalisées pour assurer leur cohérence et leur qualité. Cette étape inclut le traitement des valeurs manquantes, la suppression des doublons et l'alignement des données sur une période commune.
Les réseaux neuronaux sont de puissants outils pour la prévision météorologique en raison de leur capacité à modéliser des relations non linéaires et complexes entre les variables climatiques. Les étapes principales de cette application sont:
Une fois le modèle construit et validé, il peut être déployé pour faire des prédictions en temps réel, offrant ainsi un outil précieux pour la gestion des événements météorologiques.