Υπάρχουν μαθήματα για την ενσωμάτωση του DeepAR με το TensorFlow

1. Εφαρμογή TensorFlow του DeepAR:
- Αυτό το αποθετήριο GitHub παρέχει μια υλοποίηση TensorFlow του αλγόριθμου DeepAR. Περιλαμβάνει παραδείγματα για τον τρόπο προσαρμογής μιας μονομεταβλητής χρονοσειράς και σχεδίασης των αποτελεσμάτων με ζώνες αβεβαιότητας[1].

2. TensorFlow Tutorials:
- Το TensorFlow προσφέρει ένα ολοκληρωμένο σύνολο οδηγών που καλύπτουν διάφορες πτυχές της μηχανικής μάθησης, συμπεριλαμβανομένης της πρόβλεψης χρονοσειρών. Αυτά τα σεμινάρια περιλαμβάνουν παραδείγματα κατασκευής διαφορετικών τύπων μοντέλων, όπως Συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα (CNN) και επαναλαμβανόμενα νευρωνικά δίκτυα (RNN), για την εκτέλεση προβλέψεων χρονοσειρών[3].

3. Πρόβλεψη χρονοσειρών με TensorFlow:
- Αυτό το σεμινάριο στον επίσημο ιστότοπο του TensorFlow παρέχει μια εισαγωγή στην πρόβλεψη χρονοσειρών χρησιμοποιώντας το TensorFlow. Καλύπτει τη δημιουργία διαφορετικών στυλ μοντέλων, συμπεριλαμβανομένων των CNN και των RNN, και περιλαμβάνει παραδείγματα για τον τρόπο εφαρμογής αυτών των μοντέλων[4].

4. Πλαίσιο DeePar:
- Το DeePar είναι ένα υβριδικό πλαίσιο εκτέλεσης συσκευής-άκρου-σύννεφου σχεδιασμένο για εφαρμογές βαθιάς εκμάθησης για κινητές συσκευές. Προτείνει μια στρατηγική κατάτμησης σε επίπεδο επιπέδου για τη διανομή των υπολογιστικών φορτίων μεταξύ της συσκευής, του διακομιστή άκρων και του cloud. Αυτό το πλαίσιο μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τη βελτιστοποίηση της απόδοσης συμπερασμάτων των μοντέλων DeepAR[5].

Αυτοί οι πόροι παρέχουν λεπτομερείς οδηγίες και παραδείγματα για την ενοποίηση του DeepAR με το TensorFlow, επιτρέποντας στους χρήστες να αξιοποιήσουν τα δυνατά σημεία και των δύο πλαισίων για προηγμένες εφαρμογές πρόβλεψης χρονοσειρών.