Czy są jakieś tutoriale dotyczące integracji DeepAR z TensorFlow

1. Wdrożenie TensorFlow w DeepAR:
- To repozytorium GitHub zapewnia implementację TensorFlow algorytmu DeepAR. Zawiera przykłady dopasowania jednowymiarowego szeregu czasowego i wykreślenia wyników z przedziałami niepewności[1].

2. Poradniki TensorFlow:
- TensorFlow oferuje kompleksowy zestaw samouczków obejmujących różne aspekty uczenia maszynowego, w tym prognozowanie szeregów czasowych. Samouczki te zawierają przykłady budowania różnych typów modeli, takich jak konwolucyjne sieci neuronowe (CNN) i rekurencyjne sieci neuronowe (RNN), w celu prognozowania szeregów czasowych[3].

3. Prognozowanie szeregów czasowych za pomocą TensorFlow:
- Ten samouczek na oficjalnej stronie TensorFlow zawiera wprowadzenie do prognozowania szeregów czasowych przy użyciu TensorFlow. Obejmuje budowanie różnych stylów modeli, w tym CNN i RNN, oraz zawiera przykłady wdrażania tych modeli[4].

4. Struktura DeePar:
- DeePar to hybrydowa platforma wykonawcza na brzegu urządzenia i w chmurze, zaprojektowana z myślą o mobilnych aplikacjach głębokiego uczenia się. Proponuje strategię partycjonowania na poziomie warstwy w celu dystrybucji obciążenia obliczeniowego pomiędzy urządzeniem, serwerem brzegowym i chmurą. Struktura ta może zostać wykorzystana do optymalizacji wydajności wnioskowania modeli DeepAR[5].

Zasoby te zawierają szczegółowe instrukcje i przykłady integracji DeepAR z TensorFlow, umożliwiając użytkownikom wykorzystanie mocnych stron obu platform w zaawansowanych aplikacjach do prognozowania szeregów czasowych.