Proyecto de Predicción y Comparación del Tiempo con Redes Neuronales en Python Este proyecto ofrece una solución para la predicción del tiempo utilizando redes neuronales en Python, utilizando datos proporcionados por la Agencia Estatal de Meteorología (AEMET). La AEMET ofrece datos detallados y precisos sobre condiciones meteorológicas en diferentes ubicaciones, lo que permite entrenar y evaluar modelos de predicción con alta precisión.

Características clave: -Predicción del tiempo: Implementación de modelos de redes neuronales para predecir condiciones meteorológicas futuras, como temperatura, humedad, precipitación, etc. -Comparación de modelos: Evaluación comparativa de diferentes arquitecturas de redes neuronales y técnicas de entrenamiento para determinar el modelo más efectivo y preciso. -Visualización de resultados: Generación de gráficos y visualizaciones para representar las predicciones del modelo y compararlas con los datos reales proporcionados por la AEMET. Tecnologías utilizadas: -Python: Lenguaje principal de programación utilizado para la implementación de algoritmos de redes neuronales y manipulación de datos. -Bibliotecas de machine learning: TensorFlow, Keras, entre otras, para la construcción y entrenamiento de modelos de redes neuronales. -Visualización de datos: Matplotlib, Seaborn, y otras bibliotecas para generar gráficos y visualizaciones de los resultados de predicción. -Manipulación de datos: Pandas, NumPy para la manipulación y preprocesamiento de datos meteorológicos proporcionados por la AEMET.

Contribuciones y mejoras: ¡Las contribuciones son bienvenidas! Siéntete libre de proponer mejoras, correcciones o nuevas características para hacer que este proyecto sea aún más útil y efectivo en la predicción del tiempo utilizando redes neuronales.

Nota: Este proyecto se realiza con fines educativos y de investigación, y no debe utilizarse como la única fuente de información para tomar decisiones críticas relacionadas con el clima.