نعم، هناك العديد من البرامج التعليمية والموارد المتاحة لدمج DeepAR مع TensorFlow:
1. تنفيذ TensorFlow لـ DeepAR :
- يوفر مستودع GitHub هذا تطبيق TensorFlow لخوارزمية DeepAR. ويتضمن أمثلة لكيفية ملاءمة سلسلة زمنية أحادية المتغير ورسم النتائج مع نطاقات عدم اليقين [1].
2. دروس TensorFlow :
- يقدم TensorFlow مجموعة شاملة من البرامج التعليمية التي تغطي جوانب مختلفة من التعلم الآلي، بما في ذلك التنبؤ بالسلاسل الزمنية. تتضمن هذه الدروس أمثلة لبناء أنواع مختلفة من النماذج، مثل الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) والشبكات العصبية المتكررة (RNNs)، لتنفيذ التنبؤ بالسلاسل الزمنية[3].
3. التنبؤ بالسلاسل الزمنية باستخدام TensorFlow:
- يقدم هذا البرنامج التعليمي على الموقع الرسمي لـ TensorFlow مقدمة للتنبؤ بالسلاسل الزمنية باستخدام TensorFlow. ويغطي بناء أنماط مختلفة من النماذج، بما في ذلك شبكات CNN وRNNs، ويتضمن أمثلة عن كيفية تنفيذ هذه النماذج[4].
4. إطار عمل ديبار:
- DeePar عبارة عن إطار عمل تنفيذي هجين على حافة الجهاز والسحابة مصمم لتطبيقات التعلم العميق على الأجهزة المحمولة. يقترح استراتيجية تقسيم على مستوى الطبقة لتوزيع الأحمال الحسابية بين الجهاز وخادم الحافة والسحابة. يمكن استخدام هذا الإطار لتحسين أداء الاستدلال لنماذج DeepAR[5].
توفر هذه الموارد تعليمات وأمثلة تفصيلية لدمج DeepAR مع TensorFlow، مما يمكّن المستخدمين من الاستفادة من نقاط القوة في كلا الإطارين لتطبيقات التنبؤ بالسلاسل الزمنية المتقدمة.
الاستشهادات:[1] https://github.com/arrigonialberto86/deepar
[2] https://docs.deepar.ai/deepar-sdk/platforms/web/getting-started/
[3] https://www.tensorflow.org/tutorials
[4] https://www.tensorflow.org/tutorials/structured_data/time_series
[5] https://www.sfu.ca/~fangxinw/Papers/19-NI-DeePar.pdf