Esistono tutorial per l'integrazione di DeepAR con TensorFlow

1. Implementazione TensorFlow di DeepAR:
- Questo repository GitHub fornisce un'implementazione TensorFlow dell'algoritmo DeepAR. Include esempi su come adattare una serie temporale univariata e tracciare i risultati con bande di incertezza[1].

2. Tutorial su TensorFlow:
- TensorFlow offre una serie completa di tutorial che coprono vari aspetti dell'apprendimento automatico, inclusa la previsione delle serie temporali. Questi tutorial includono esempi di creazione di diversi tipi di modelli, come le reti neurali convoluzionali (CNN) e le reti neurali ricorrenti (RNN), per eseguire previsioni di serie temporali[3].

3. Previsione delle serie temporali con TensorFlow:
- Questo tutorial sul sito Web ufficiale di TensorFlow fornisce un'introduzione alla previsione delle serie temporali utilizzando TensorFlow. Copre la creazione di diversi stili di modelli, tra cui CNN e RNN, e include esempi di come implementare questi modelli[4].

4. DeePar Framework:
- DeePar è un framework di esecuzione ibrido dispositivo-edge-cloud progettato per applicazioni di deep learning mobile. Propone una strategia di partizionamento a livello di livello per distribuire i carichi di calcolo tra il dispositivo, il server periferico e il cloud. Questo framework può essere utilizzato per ottimizzare le prestazioni di inferenza dei modelli DeepAR[5].

Queste risorse forniscono istruzioni dettagliate ed esempi per l'integrazione di DeepAR con TensorFlow, consentendo agli utenti di sfruttare i punti di forza di entrambi i framework per applicazioni avanzate di previsione delle serie temporali.