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본 답안은 기상예측에 활용되는 인공지능 기반 통계적 모델링 기법과 수치모델링의 장단점을 비교 분석합니다. 각 모델링 기법의 정의를 간략히 제시하고, 데이터 요구량, 계산 비용, 예측 정확도, 물리적 해석 가능성, 모델 개발 및 유지보수 측면에서 비교표를 통해 상세히 비교합니다. 마지막으로, 특정 상황에 따른 모델 선택 기준을 제시하고, 두 모델링 기법의 상호 보완적인 활용 가능성을 강조하며 결론을 맺습니다.
머신러닝와(과) 같은 회차·문항에서 함께 출제된 키워드입니다. 연계 학습 시 효율이 높습니다.