Finnes det noen opplæringsprogrammer for integrering av DeepAR med TensorFlow

1. TensorFlow-implementering av DeepAR:
- Dette GitHub-depotet gir en TensorFlow-implementering av DeepAR-algoritmen. Den inkluderer eksempler på hvordan man tilpasser en univariat tidsserie og plotter resultatene med usikkerhetsbånd[1].

2. TensorFlow-veiledninger:
- TensorFlow tilbyr et omfattende sett med opplæringsprogrammer som dekker ulike aspekter av maskinlæring, inkludert tidsserieprognoser. Disse veiledningene inkluderer eksempler på å bygge forskjellige typer modeller, for eksempel Convolutional Neural Networks (CNNs) og Recurrent Neural Networks (RNNs), for å utføre tidsserieprognoser[3].

3. Tidsserieprognoser med TensorFlow:
- Denne opplæringen på TensorFlows offisielle nettside gir en introduksjon til tidsserieprognoser ved bruk av TensorFlow. Den dekker bygging av ulike stiler av modeller, inkludert CNN-er og RNN-er, og inkluderer eksempler på hvordan disse modellene implementeres[4].

4. DeePar Framework:
- DeePar er et hybrid enhet-edge-cloud-utførelsesrammeverk designet for mobile dyplæringsapplikasjoner. Den foreslår en partisjoneringsstrategi på lagnivå for å fordele beregningsbelastningene mellom enheten, edge-serveren og skyen. Dette rammeverket kan brukes til å optimalisere slutningsytelsen til DeepAR-modeller[5].

Disse ressursene gir detaljerte instruksjoner og eksempler for integrering av DeepAR med TensorFlow, slik at brukerne kan utnytte styrken til begge rammeverkene for avanserte tidsserieprognoseapplikasjoner.