Notatniki Colab

Zapoznaj się z naszymi notatnikami demonstracyjnymi, aby poznać różne zastosowania osadzania danych o dynamice populacji.

Notatnik Opis
Colab dotyczący agregacji niestandardowych granic Pokazuje, jak agregować osadzenia komórek S2 w niestandardowych granicach wielokątnych za pomocą danych o populacji z Earth Engine, aby tworzyć funkcje uczenia maszynowego ważone populacją.
Colab do prognozowania gospodarczego Pokazuje, jak zintegrować osadzanie komórek S2 z danymi ekonomicznymi Data Commons, aby trenować modele uczenia maszynowego do prognozowania szeregów czasowych na poziomie hrabstwa.
Nowcasting Colab* Wykorzystuje dane z przeszłości i częściowo z bieżącego dnia dla zmiennej docelowej na poziomie hrabstwa, aby prognozować wyniki dla pozostałych hrabstw.
Colab dotyczący superrozdzielczości i uzupełniania danych* Pomaga trenować model na poziomie hrabstwa na podstawie zmiennej docelowej, aby prognozować na poziomie kodu pocztowego. Pokazuje też imputację (trenowanie na 20% kodów pocztowych i przewidywanie dla pozostałych 80%).
Prognozowanie oświetlenia nocnego za pomocą Colab w Earth Engine* Pokazuje, jak dane Earth Engine, takie jak światła nocne, można też przewidywać na podstawie wektorów, co zwiększa zrozumienie danych geoprzestrzennych na potrzeby prognozowania środowiskowego i socjoekonomicznego.
Prognozowanie z użyciem globalnych wektorów dystrybucyjnych* Ilustruje wykorzystanie globalnych wektorów osadzania przez skonfigurowanie modelu obejmującego wiele krajów w celu prognozowania w nowym kraju.

* Ten notatnik korzysta z osadzania kodów pocztowych i wymaga aktualizacji do komórek S2.

Aby zapoznać się z recenzowanymi badaniami i weryfikacjami w rzeczywistych warunkach dotyczącymi statystyk dynamiki populacji, zobacz badania naukowe.