Colab 노트북

인구 역학 임베딩의 다양한 사용 사례를 이해하려면 데모 노트북을 살펴보세요.

노트북 설명
커스텀 경계 집계 Colab Earth Engine 인구 데이터를 사용하여 S2 셀 임베딩을 커스텀 다각형 경계로 집계하여 인구 가중 머신러닝 기능을 만드는 방법을 보여줍니다.
경제 예측 Colab S2 셀 임베딩을 Data Commons 경제 데이터와 통합하여 카운티 수준 시계열 예측을 위한 머신러닝 모델을 학습시키는 방법을 보여줍니다.
나우캐스팅 Colab* 카운티 수준 타겟 변수의 과거 및 부분적인 현재 데이터를 사용하여 나머지 카운티의 결과를 예측합니다.
초해상도 및 대치 Colab* 타겟 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.
Earth Engine Colab*을 사용한 야간 조명 예측 야간 조명과 같은 Earth Engine 데이터도 임베딩에서 예측할 수 있어 환경 및 사회경제적 예측을 위한 지리 공간 이해를 향상시키는 방법을 보여줍니다.
전역 임베딩을 사용한 예측* 새 국가를 예측하기 위해 다국가 모델을 설정하여 전역 임베딩의 사용법을 보여줍니다.

* 이 노트북은 우편번호 임베딩을 사용하며 S2 셀로 업데이트해야 합니다.

인구 역학 통계의 동료 검토 연구 및 실제 검증을 살펴보려면 학술 연구를 참고하세요.