Existují nějaké návody na integraci DeepAR s TensorFlow?

1. TensorFlow Implementace DeepAR:
- Toto úložiště GitHub poskytuje implementaci TensorFlow algoritmu DeepAR. Zahrnuje příklady, jak přizpůsobit jednorozměrnou časovou řadu a vykreslit výsledky s pásy nejistot[1].

2. Výukové programy TensorFlow:
- TensorFlow nabízí komplexní sadu výukových programů, které pokrývají různé aspekty strojového učení, včetně předpovědí časových řad. Tyto výukové programy zahrnují příklady vytváření různých typů modelů, jako jsou konvoluční neuronové sítě (CNN) a rekurentní neuronové sítě (RNN), pro provádění prognóz časových řad[3].

3. Prognózy časových řad s TensorFlow:
- Tento tutoriál na oficiálních stránkách TensorFlow poskytuje úvod do prognózování časových řad pomocí TensorFlow. Pokrývá vytváření různých stylů modelů, včetně CNN a RNN, a zahrnuje příklady, jak tyto modely implementovat[4].

4. DeePar Framework:
- DeePar je hybridní rámec pro provádění cloudových zařízení a okrajů určený pro mobilní aplikace pro hluboké učení. Navrhuje strategii dělení na úrovni vrstvy pro rozdělení výpočetní zátěže mezi zařízení, okrajový server a cloud. Tento rámec lze použít k optimalizaci výkonu odvození modelů DeepAR[5].

Tyto zdroje poskytují podrobné pokyny a příklady pro integraci DeepAR s TensorFlow, což uživatelům umožňuje využít silné stránky obou rámců pro pokročilé aplikace pro prognózování časových řad.