Zijn er tutorials voor het integreren van DeepAR met TensorFlow?

1. TensorFlow-implementatie van DeepAR:
- Deze GitHub-repository biedt een TensorFlow-implementatie van het DeepAR-algoritme. Het bevat voorbeelden van hoe je een univariate tijdreeks kunt passen en de resultaten kunt plotten met onzekerheidsbanden[1].

2. TensorFlow-tutorials:
- TensorFlow biedt een uitgebreide reeks tutorials die verschillende aspecten van machine learning behandelen, waaronder tijdreeksvoorspellingen. Deze tutorials bevatten voorbeelden van het bouwen van verschillende soorten modellen, zoals Convolutional Neural Networks (CNNs) en Recurrent Neural Networks (RNNs), om tijdreeksvoorspellingen uit te voeren[3].

3. Tijdreeksprognoses met TensorFlow:
- Deze tutorial op de officiële website van TensorFlow biedt een inleiding tot het voorspellen van tijdreeksen met behulp van TensorFlow. Het behandelt het bouwen van verschillende modellenmodellen, waaronder CNN's en RNN's, en bevat voorbeelden van hoe deze modellen kunnen worden geïmplementeerd[4].

4. DeePar-framework:
- DeePar is een hybride device-edge-cloud uitvoeringsframework ontworpen voor mobiele deep learning-applicaties. Het stelt een partitiestrategie op laagniveau voor om de rekenlasten te verdelen over het apparaat, de edge-server en de cloud. Dit raamwerk kan worden gebruikt om de gevolgtrekkingsprestaties van DeepAR-modellen te optimaliseren[5].

Deze bronnen bieden gedetailleerde instructies en voorbeelden voor de integratie van DeepAR met TensorFlow, waardoor gebruikers de sterke punten van beide raamwerken kunnen benutten voor geavanceerde tijdreeksvoorspellingstoepassingen.