Aplicações em ciências ambientais mostram o uso de métodos de aprendizado de máquina para previsão climática, processamento de sensoriamento remoto e modelagem de séries temporais.

Métodos abordados incluem regressão, árvores, redes neurais e técnicas de validação e seleção de modelos, com exemplos em conjuntos de dados ambientais e instruções práticas para implementação.

O texto discute estratégias para interpretar resultados e reduzir erros em projeções ambientais, com exercícios aplicáveis a estudos de clima e qualidade do ar.