Как я учил модель прогнозировать погоду по одной метеостанции — и почему она сначала выучила все наизусть

Разработчик решил совместить три задачи: научиться предсказывать приземную температуру на неделю вперёд по часам с одной метеостанции, получать не точечный прогноз, а интервалы неопределённости, и уложиться в возможности Raspberry Pi без GPU. Данные он брал из Open-Meteo, код выложил в открытый репозиторий.

По ходу проекта он несколько раз ошибался, один раз откатил целый эксперимент. Главный сюрприз: модель сначала просто выучила исторические значения наизусть, а не обобщила закономерности. Это заставило автора пересмотреть свой подход и глубже разобраться в работе модели, чем во время её проектирования.

В статье он не упоминает предыдущие версии, а начинает с чистого листа. Код доступен на GitHub, данные можно получить самому из Open-Meteo или использовать синтетический генератор из репозитория для быстрой проверки конвейера.