Notatniki Colab

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

Notatnik Opis
Colab dotyczący agregacji niestandardowych granic Pokazuje, jak agregować osadzanie komórek S2 w niestandardowych granicach wielokątnych za pomocą danych o populacji z Earth Engine, aby tworzyć funkcje uczenia maszynowego ważone populacją.
Colab dotyczący prognozowania gospodarczego Pokazuje, jak zintegrować osadzanie komórek S2 z danymi gospodarczymi Data Commons, aby trenować modele uczenia maszynowego do prognozowania szeregów czasowych na poziomie hrabstwa.
Colab dotyczący prognozowania bieżącego* Wykorzystuje dane historyczne i częściowe dane bieżące dotyczące zmiennej docelowej na poziomie hrabstwa, aby przewidywać wyniki dla pozostałych hrabstw.
Colab dotyczący superrozdzielczości i uzupełniania danych* Pomaga trenować model na poziomie hrabstwa na podstawie zmiennej docelowej, aby przewidywać na poziomie kodu pocztowego. Pokazuje też uzupełnianie danych (trenowanie na 20% kodów pocztowych i przewidywanie dla pozostałych 80%).
Colab dotyczący prognozowania oświetlenia nocnego za pomocą Earth Engine* Pokazuje, jak dane z Earth Engine, takie jak oświetlenie nocne, można też przewidywać na podstawie osadzania, co zwiększa zrozumienie geoprzestrzenne na potrzeby prognozowania środowiskowego i społeczno-ekonomicznego.
Przewidywanie za pomocą osadzania globalnego* Pokazuje, jak używać osadzania globalnego, konfigurując model obejmujący wiele krajów, aby przewidywać dla nowego 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.