Lihat sumber Pembelajaran Mesin dalam Prediksi Cuaca dan Iklim

Perkembangan [[Pembelajaran Mesin]] telah memberikan kontribusi besar dalam bidang prediksi cuaca dan iklim, yang merupakan bagian dari [[fisika atmosfer]]. Sistem kecerdasan artifisial membantu meningkatkan akurasi prediksi dan memahami dinamika atmosfer yang kompleks.

== Model Prediksi Berbasis Data ==
Model cuaca tradisional mengandalkan persamaan fisika yang rumit. Dengan KA, prediksi dapat dilakukan menggunakan model statistik yang mempelajari pola historis melalui data-data meteorologi.

== Prediksi Perubahan Iklim ==
Prediksi [[perubahan iklim]] memerlukan analisis jangka panjang terhadap data global. Pembelajaran mesin memungkinkan simulasi skenario perubahan iklim dengan mempertimbangkan banyak variabel yang saling berinteraksi.

== Tantangan Interpretasi Model ==
Meskipun KA menawarkan prediksi yang cepat, interpretasi hasil model seringkali menjadi tantangan tersendiri. Oleh karena itu, kolaborasi antara pakar fisika dan ahli data sangat penting dalam mengembangkan sistem yang akurat dan dapat diandalkan.