блокноты Colab;

Ознакомьтесь с нашими демонстрационными блокнотами, чтобы узнать о различных вариантах использования эмбеддингов динамики населения.

Блокнот Описание
Colab для агрегирования данных по специальным границам Показывает, как агрегировать эмбеддинги ячеек S2 в пользовательские полигональные границы, используя данные о населении Earth Engine для создания взвешенных по населению функций машинного обучения.
Блокнот Colab для экономического прогнозирования Показывает, как интегрировать эмбеддинги ячеек S2 с экономическими данными Data Commons, чтобы обучать модели машинного обучения для прогнозирования временных рядов на уровне округа.
Nowcasting Colab* Использует прошлые и частичные текущие данные для целевой переменной на уровне округа, чтобы прогнозировать результаты для остальных округов.
Colab для сверхвысокого разрешения и вменения* Помогает обучить модель на уровне округа по целевой переменной, чтобы прогнозировать на уровне почтового индекса. Также демонстрируется вменение (обучение на 20% почтовых индексов и прогнозирование для оставшихся 80%).
Прогнозирование ночного освещения с помощью Earth Engine Colab* Показывает, как данные Earth Engine, например ночные огни, можно прогнозировать на основе эмбеддингов, что улучшает понимание геопространственных данных для экологического и социально-экономического прогнозирования.
Прогнозирование с использованием глобальных встраиваний* Иллюстрирует использование глобальных эмбеддингов путем настройки модели для нескольких стран, чтобы сделать прогноз для новой страны.

* В этом блокноте используются встроенные почтовые индексы, и его нужно обновить до ячеек S2.

Чтобы ознакомиться с рецензируемыми исследованиями и реальными примерами использования данных о динамике населения, перейдите на страницу Академические исследования.