Predicción meteorológica optimizada con Machine Learning

En este proyecto transformamos la forma de predecir las condiciones meteorológicas aplicando el poder del Machine Learning y la inteligencia artificial.

Objetivo: desarrollar un modelo predictivo más preciso, ágil y adaptable que los métodos tradicionales.

El proceso comenzó con un análisis exhaustivo de la calidad del dato, combinando información de sensores y modelos atmosféricos. La limpieza, validación y estructuración de los datos fueron esenciales para construir una base sólida que permitiera entrenar el modelo con garantías.

Posteriormente, se probaron y optimizaron distintos algoritmos de aprendizaje automático —árboles de decisión, regresiones, Random Forest y Gradient Boosting—, ajustando hiperparámetros hasta alcanzar la máxima precisión, para alcanzar un modelo de Machine Learning capaz de mejorar las métricas de rendimiento (RMSE, MAE, R²) respecto a los sistemas existentes.

En la fase final, la solución se integró en un entorno productivo mediante una arquitectura MLOps con despliegue automatizado en la nube, pipelines CI/CD y monitorización continua, garantizando rendimiento, escalabilidad y mantenimiento autónomo.

Resultado final: una solución predictiva que aprende, se adapta y evoluciona con el tiempo. Un modelo que transforma los datos en predicciones fiables y decisiones más informadas