Это история про пет-проект, который я делал ради трёх вещей одновременно: прогноз приземной температуры на неделю вперёд из данных одной метеостанции, честные интервалы неопределённости вместо голой точки, и работа на железе уровня Raspberry Pi без всякого GPU. По дороге я несколько раз ошибся, один раз откатил целый эксперимент, и в итоге понял про свою же модель больше, чем когда её проектировал.

В прошлых статьях я допустил множество ошибок, которые выявил при более глубоком исследовании возможностей модели. Их оказалось слишком много, я сам в них утонул, поэтому решил начать все с чистого листа, но с некоторыми пометками. Здесь не будут упоминаться прошлые версии, представим как будто их и не было.

Код лежит в репозитории (ссылка в конце). Данные не выкладываю, брал часовые ряды из Open-Meteo, их можно тянуть самому; в репозитории есть синтетический генератор, чтобы прогнать весь конвейер за пару минут.

Всем привет! В этой статье расскажу про свои ошибки и новшества во время работы над проектом, а точнее его улучшением. Эта статья является продолжением серии статей про данный проект.

Речь пойдет о моем проекте edge-weather-forecast — лёгкой нейросетевой модели прогнозирования температуры, которую можно запускать прямо на метеостанции или на простом CPU-устройстве вроде Raspberry Pi.

Всем привет! Хочу рассказать не столько про свою модель, сколько про инженерные компромиссы, с которыми я столкнулся во время работы над проектом. Буду рад любой критике.

Речь пойдет о моем проекте edge-weather-forecast — лёгкой нейросетевой модели прогнозирования температуры, которую можно запускать прямо на метеостанции или на простом CPU-устройстве вроде Raspberry Pi.