Există tutoriale pentru integrarea DeepAR cu TensorFlow

1. Implementarea TensorFlow a DeepAR:
- Acest depozit GitHub oferă o implementare TensorFlow a algoritmului DeepAR. Include exemple despre cum să potriviți o serie de timp univariată și să reprezentați grafic rezultatele cu benzi de incertitudine[1].

2. Tutoriale TensorFlow:
- TensorFlow oferă un set cuprinzător de tutoriale care acoperă diverse aspecte ale învățării automate, inclusiv prognoza serii de timp. Aceste tutoriale includ exemple de construire a diferitelor tipuri de modele, cum ar fi rețelele neuronale convoluționale (CNN-uri) și rețelele neuronale recurente (RNN-uri), pentru a efectua previziuni în serie de timp[3].

3. Prognoza serii temporale cu TensorFlow:
- Acest tutorial de pe site-ul oficial al TensorFlow oferă o introducere în prognoza seriilor temporale folosind TensorFlow. Acesta acoperă construirea de diferite stiluri de modele, inclusiv CNN-uri și RNN-uri și include exemple de implementare a acestor modele[4].

4. Cadru DeePar:
- DeePar este un cadru hibrid de execuție dispozitiv-edge-cloud conceput pentru aplicații mobile de deep learning. Propune o strategie de partiționare la nivel de strat pentru a distribui sarcinile de calcul între dispozitiv, server edge și cloud. Acest cadru poate fi utilizat pentru a optimiza performanța de inferență a modelelor DeepAR[5].

Aceste resurse oferă instrucțiuni detaliate și exemple pentru integrarea DeepAR cu TensorFlow, permițând utilizatorilor să valorifice punctele forte ale ambelor cadre pentru aplicații avansate de prognoză a seriilor de timp.