Комментарии

Удачи, ребят! Креатив лично у меня скорее вызвал тревогу, но забавный )

Спасибо за комментарий.
Насыщенность рынка говорит о запросах клиентов, а не о качестве решений.
Объем рынка сложно переоценить - погода так или иначе влияет на всех.
Нету цели стать монополистом - на таких глобальных рынках могут хорошо себя чувствовать много компаний.
Спасибо за пожелание!

Да, более удобная подача и учет локальных особенностей местности при форкасте с помощью ML. А также сбор очень точного факта об осадках, что существенно повышает релевантность прогноза, тк сырые радары тоже очень врут :)

Согласен, что сложная, но мы постараемся!

Здорово!

Порядка 600 апдейтов с радаров каждые 5-10 минут, порядка 300 000 обновлений с метеостанций каждые 5-10 минут. А также спутники каждые 10-15 минут. Собираем данные 1,5 года

Вы абсолютно правы, специализированные модели работают лучше. Уникальная особенность современных ML моделей как раз и состоит в том, что они способны выучить особенности - местности, поры года, наличия каких-то аномалий и тд при достаточном количестве данных. То есть ключевое отличие от классических метео-моделей в том, что нам не нужно как-то специально собирать, классифицировать и тд такие особенности, хорошая модель способна это просто выучить. Как старец, проживший на горе всю жизнь, без специального образования всегда сможет сказать будет дождь или нет смотря на облака и ощущая ветер.

Метеоролог в команде есть, но мы строим предсказание не на классических моделях, а на ML

Возможно, но пока мы видим свой бизнес немного иначе

Рынок узкий, запросы другие, в будущем мы планируем сделать отдельное решение для фермеров

Трекер ураганов пока с большего такой же как у других. Мы скоро доделаем сервис с облаками и тогда сможем делать свою аналитику по ураганам - пока метеорадары по радиусу до них не всегда добивают.
Не строго, у нас люди работают и в офисе и удаленно, но несколько раз в неделю мы просим работать из офиса. Да, работа из офиса эффективнее когда продукт строится и в нем много изменений.
Какие технические детали про ML вам интересны? Напишите мне в личку, расскажу

Может быть тем, что там в Варшаве дождь, а в реальности его нету? :)

Тут несколько проблем с таким подходом. Ключевая - сразу собрать в одном сервисе столько людей, что их отзывов будет достаточно для построения глобальной карты погоды. То есть это как создать условный Twitter и потом применить его к вашей идее.
Следующая проблема - чтобы предсказать погоду в вашей области через час, ее надо знать за десятки километров от вас, а там, допустим, не живут люди и оттуда никогда не будет данных.
Но идея экономической мотивации людей контрибьютить о погоде в целом интересная )

О, а где вы территориально? У нас можно оставить фидбэк о расхождении с прогнозом в приложении.

Спасибо за классный комментарий! Мы конечно делаем сравнение с конкурентами, а наше ноу-хау в метриках в том, что мы меряем их сравнивая наши предсказания с огромным количеством пользовательских метеостанций. Основная сложность в погоде - собрать факт о ее состоянии в текущий момент и мы уделяем этому существенное внимание.

Да, Яндекс делает очень достойный продукт, мы немного отличаемся в фокусе (у нас как таргет прогноз на день, Яндекс делает долгосрочные прогнозы) и в рынках - у нас пользователи в основном из США, ЕС и Азии

Помню конечно! Удачи тебе с проектом!

По нику сложно понять кто это, но рад, что мы вместе учились! И тебе привет :)