Nous sommes ravis d’annoncer notre nouvel article plongeant dans l’approche décentralisée de Zeus pour les prévisions météorologiques basées sur l’apprentissage automatique (MLWP) ! ⚡️ Pour évaluer la capacité optimale du sous-réseau, nous avons introduit la mesure BRP (Best Recent Performer), qui identifie les meilleurs mineurs pour chaque horizon de prévision. Notamment, le BRP atteint une réduction moyenne de l’EQM de 39,8 % sur une température de 2 m, tandis que la moyenne collective de tous les mineurs de sous-réseau s’améliore de 33,7 % par rapport à la référence. Lire l’intégralité de l’article👇 🔗