Ya, ada beberapa tutorial dan sumber daya yang tersedia untuk mengintegrasikan DeepAR dengan TensorFlow:
1. Implementasi TensorFlow dari DeepAR:
- Repositori GitHub ini menyediakan implementasi TensorFlow dari algoritma DeepAR. Ini mencakup contoh bagaimana menyesuaikan deret waktu univariat dan memplot hasilnya dengan pita ketidakpastian[1].
2. Tutorial TensorFlow:
- TensorFlow menawarkan serangkaian tutorial komprehensif yang mencakup berbagai aspek pembelajaran mesin, termasuk perkiraan deret waktu. Tutorial ini mencakup contoh pembuatan berbagai jenis model, seperti Convolutional Neural Networks (CNNs) dan Recurrent Neural Networks (RNNs), untuk melakukan peramalan deret waktu [3].
3. Perkiraan Rangkaian Waktu dengan TensorFlow:
- Tutorial di situs resmi TensorFlow ini memberikan pengenalan perkiraan deret waktu menggunakan TensorFlow. Ini mencakup pembuatan berbagai gaya model, termasuk CNN dan RNN, dan mencakup contoh cara mengimplementasikan model ini[4].
4. Kerangka DeepPar:
- DeePar adalah kerangka kerja eksekusi cloud-perangkat hibrid yang dirancang untuk aplikasi pembelajaran mendalam seluler. Ini mengusulkan strategi partisi tingkat lapisan untuk mendistribusikan beban komputasi antara perangkat, server edge, dan cloud. Kerangka kerja ini dapat digunakan untuk mengoptimalkan kinerja inferensi model DeepAR[5].
Sumber daya ini memberikan petunjuk dan contoh mendetail untuk mengintegrasikan DeepAR dengan TensorFlow, sehingga memungkinkan pengguna memanfaatkan kekuatan kedua framework untuk aplikasi perkiraan rangkaian waktu tingkat lanjut.
Kutipan:[1] https://github.com/arrigonialberto86/deepar
[2] https://docs.deepar.ai/deepar-sdk/platforms/web/getting-started/
[3] https://www.tensorflow.org/tutorials
[4] https://www.tensorflow.org/tutorials/structured_data/time_series
[5] https://www.sfu.ca/~fangxinw/Papers/19-NI-DeePar.pdf