인구 역학 임베딩의 다양한 사용 사례를 이해하려면 데모 노트북을 살펴보세요.

노트북	설명
나우캐스팅 Colab	카운티 수준 대상 변수에 과거 및 부분적인 현재 데이터를 사용하여 나머지 카운티의 결과를 예측합니다.
초해상도 및 대치 Colab	대상 변수에 대한 카운티 수준에서 모델을 학습시켜 우편번호 수준에서 예측하는 데 도움이 됩니다. 또한 대치 (우편번호의 20% 에 대한 학습 및 나머지 80%에 대한 예측)를 보여줍니다.
TimesFM Colab을 사용한 예측	임베딩이 예측 오류를 조정하고 정확도를 개선하는 시공간 예측을 수행하기 위해 TimesFM (단변량 예측 모델)을 통합하는 실험적 사용 사례입니다.
Earth Engine Colab을 사용한 야간 조명 예측	야간 조명과 같은 Earth Engine 데이터도 임베딩에서 예측하여 환경 및 사회경제적 예측을 위한 지리 공간 이해를 개선할 수 있는 방법을 보여줍니다.
전역 임베딩을 사용한 예측	새 국가를 예측하기 위해 다국가 모델을 설정하여 전역 임베딩의 사용을 보여줍니다.