Colab ノートブック

デモ ノートブックで、人口動態エンベディングのさまざまなユースケースを確認する。

ノートブック 説明
カスタム境界集計 Colab Earth Engine の人口データを使用して S2 セル エンベディングをカスタム多角形境界に集約し、人口で重み付けされた ML 特徴を作成する方法を示します。
経済予測 Colab S2 セル エンベディングをデータコモンズの経済データと統合して、郡レベルの時系列予測用の ML モデルをトレーニングする方法について説明します。
Nowcasting Colab* 郡レベルのターゲット変数に過去のデータと現在の一部のデータを使用して、残りの郡の結果を予測します。
超解像と補完の Colab* 郡レベルでターゲット変数を使用してモデルをトレーニングし、郵便番号レベルで予測します。また、補完（郵便番号の 20% でトレーニングし、残りの 80% を予測）も示します。
Earth Engine Colab を使用した夜間照明の予測* 夜間照明などの Earth Engine データをエンベディングから予測して、環境と社会経済の予測に関する地理空間の理解を深める方法を示します。
グローバル エンベディングを使用した予測* 複数国のモデルを設定して新しい国を予測することで、グローバル エンベディングの使用方法を示します。

* このノートブックでは郵便番号のエンベディングを使用しているため、S2 セルに更新する必要があります。

人口動態分析に関する査読付きの研究と実際の検証については、学術研究をご覧ください。