Una organización está entrenando un modelo de aprendizaje automático para predecir (Digital Leader)

Respuesta correcta: A) Recopile todos los datos meteorológicos de manera uniforme en todas las ciudades.
Ya veo, si bien recopilar datos climáticos extremos principalmente de ciudades en riesgo puede proporcionar un conjunto de datos enfocado para eventos extremos, puede que no necesariamente maximizar la precisión de la predicción. La razón es que los fenómenos meteorológicos extremos pueden ocurrir en varios lugares, no sólo en aquellos considerados "en riesgo" según datos históricos o factores geográficos. Por lo tanto, recopilar datos meteorológicos de manera uniforme en todas las ciudades, incluidas aquellas con y sin historial de eventos extremos, garantiza un conjunto de datos más completo. Este conjunto de datos más amplio permite que el modelo de aprendizaje automático aprenda patrones y características de una amplia gama de condiciones climáticas, lo que conduce a una precisión de predicción potencialmente mejor.