Our first demonstration leverages the Bike Sharing Data [1]}, which contains 17,379 instances of hourly bike rental activities. It is a commonly used dataset for benchmarking and evaluating machine learning models [2]}. Moreover, this dataset assist in emulating an example of how machine learning could enable empirical studies of questions on the impact of mobility on important economic or social outcomes.

Наши первые демонстрации используют данные по велопрокату [1], которые содержат 17 379 примеров часовой активности велопроката. Это часто используемый набор данных для тестирования и оценки моделей машинного обучения [2]. Более того, этот набор данных помогает эмулировать пример того, как машинное обучение может позволить эмпирические исследования вопросов об влиянии мобильности на важные экономические или социальные результаты.