Брать зонт или не брать? Вот в чём вопрос! И ответ на него даёт прогноз погоды. Но как он создаётся? Что позволяет узнать погоду на несколько дней вперёд? В уроке ты не только примеришь на себя роль специалистов, которые создают прогноз погоды, но и узнаешь, как искусственный интеллект позволяет его улучшать.
Прогноз погоды — вроде бы простая и привычная вещь, но так ли это?
В прогнозировании погоды задействовано большое количество специалистов, приборов, техники и технологий. Работают самые мощные компьютеры мира. И всё ради того, чтобы знать, брать с собой зонт или нет? Не совсем. Прогноз также нужен в областях, где успех напрямую зависит от погодных условий. Например, судоходство, авиаперелёты и даже запуск ракет в космос — всё это возможно только при благоприятной погоде. Прогноз необходим в сельском хозяйстве, спортивных играх и во многих других областях.
Поэтому в прогнозировании задействованы самые современные технологии. И одна из них — искусственный интеллект. Его возможности в работе с большими данными позволяют не только делать прогнозы точнее, но и в определённых ситуациях создавать прогноз с нуля.
В уроке ты узнаешь, из чего состоит процесс создания прогноза погоды. Пройдёшь все этапы его формирования — от сбора метеорологических данных до корректирования готового прогноза. Ты увидишь, насколько сложно может быть прогнозировать погоду даже на один день, а также поймёшь, как работает искусственный интеллект и чем он помогает метеорологам.
А если ты захочешь закрепить результат, доступно бонусное упражнение повышенной сложности без ограничения по количеству попыток и дополнительные материалы.
Об этом и не только тебе расскажет преподаватель школы программистов МШП Дмитрий Сергеевич Коняев в этом видео. Скорее включай!
Скачать видео
За безошибочный сбор показаний метеорологических приборов.
За сбор показаний метеорологических приборов с использованием не более 1 подсказки.
За безукоризненное определение источников данных для прогноза погоды.
За определение источников данных для прогноза погоды с использованием не более 1 подсказки.
За точное нахождение ошибочных данных в метеорологических параметрах.
За нахождение ошибочных данных в метеорологических параметрах с использованием не более 2 подсказок.
За верное определение зависимости точности прогноза от времени его расчёта.
За определение зависимости точности прогноза от времени его расчёта с использованием не более 1 подсказки.
За меткое нахождение закономерностей в ошибках прогноза.
За нахождение закономерностей в ошибках прогноза с использованием не более 2 подсказок.
За идеальное понимание процесса формирования прогноза погоды.
За хорошее понимание процесса формирования прогноза погоды.
Яндекс – технологическая компания, которая создает инновационные продукты и сервисы на основе машинного обучения и нейронных сетей. Компания объединяет более 85 пользовательских сервисов. Основные бизнес-направления компании – поиск и портальные сервисы, электронная коммерция, сервисы объявлений, медиасервисы, сервисы онлайн-заказа такси и заказа еды, беспилотные автомобили. Яндекс также предлагает продукты для рекламодателей и владельцев бизнеса.
