AgroML Studio

Plataforma de Machine Learning para downscaling de pronósticos meteorológicos sobre 3.49M observaciones reales INIA/INUMET. 8 modelos disponibles — cada run reporta RMSE/MAE/R²/Pearson contra ERA5 baseline.

Sidecar

—

Runs total

—

Success

—

Failed

—

Selección de datos

Step 1

Variable objetivo

Estaciones (0 seleccionadas)

Rango de fechas

2025-05

2026-05

2020202220242026

Modelo & Hiperparámetros

Step 2

Algoritmo

Cargando modelos…

Train / Test split

80% Train

20% Test

80% training 20% testing

Configuración avanzada ▾

Epochs

Batch size

Learning rate

Optimizer

Optimización bayesiana

Iter:

A/B Benchmark

Step 3

Comparar 2 o más runs existentes head-to-head. La lista filtra automáticamente para que sólo aparezcan runs compatibles (mismo target).

Filtrar por target

Seleccionar runs a comparar (0 seleccionados)

Tip: clickeá el target arriba para ver sólo runs compatibles. Máximo 4 runs por comparación.

Métricas a comparar

Runs recientes

Cargando…

Sidecar AgroML

Verificando…