いくつかの制限を明確にする必要があります。このアルゴリズムでは、トレーニングされていない種や、サンプルと大きく異なる種の部分集団は識別されません。トレーニング データの品質も非常に重要です。松の木にいるコガラの画像のみを使用する場合、モデルはコガラらしさの定義に松葉を含めることができます。
多くの追加作業がなければ、決して分からないかもしれません どうやって モデルはその答えに到達します。ほとんどの場合、内部メカニズムはほぼブラックボックスです。
ただし、良い面もあります。機械学習アルゴリズムは一般に、精度ではないにしても、少なくとも計算効率の点で、人間が作成した最高のアルゴリズムよりも優れています。適切に使用しないと制限が発生します。
クラウドコンピューティング
天気予報モデルの場合、プロセスは鳥検出の例とそれほど変わりませんが、モデルは短い時間差で取得された 2 セットの気象データでトレーニングされます。
これらのモデルは多くの物理方程式をどこでも解くわけではないため、従来の気象モデルよりもはるかに高速に実行されます。
Google、Nvidia、Huawei、Microsoft を含む多くの企業が、時には独立した学者と協力して、現在使用されている予測モデルと同等の予備モデルを開発しました。モデルのどこが優れているのか、どこが苦戦しているのかを理解し始めると、主要な気象予測センターのいくつかは独自のモデルを開発し始めました。
欧州中期天気予報センター (ECMWF) は、2025 年 2 月に最初の機械学習ベースのモデルを導入し、古い統合予報システム (IFS) モデルと並行して実行しました。
AIFS モデルは再解析を使用してトレーニングされます。再解析とは、利用可能なすべての気象観測を取得し、測定値のない物理的に一貫した画像を埋めることによって構築されたデータセットです。この重要なツールは、以前のスナップショットに基づいて次のグローバル スナップショット (6 時間先) を予測する機械学習タスクを大幅に簡素化します。
