Vai ir kādas pamācības DeepAR integrēšanai ar TensorFlow

1. DeepAR TensorFlow ieviešana:
- Šis GitHub repozitorijs nodrošina DeepAR algoritma TensorFlow ieviešanu. Tajā ir ietverti piemēri, kā ievietot vienfaktoru laikrindu un attēlot rezultātus ar nenoteiktības joslām[1].

2. TensorFlow apmācības:
- TensorFlow piedāvā visaptverošu apmācību komplektu, kas aptver dažādus mašīnmācīšanās aspektus, tostarp laika rindu prognozēšanu. Šajās apmācībās ir ietverti piemēri dažādu veidu modeļu, piemēram, konvolucionālo neironu tīklu (CNN) un atkārtoto neironu tīklu (RNN) izveidei, lai veiktu laika rindu prognozēšanu[3].

3. Laika rindu prognozēšana, izmantojot TensorFlow:
- Šī apmācība TensorFlow oficiālajā vietnē sniedz ievadu laika rindu prognozēšanai, izmantojot TensorFlow. Tajā ir aprakstīta dažādu modeļu, tostarp CNN un RNN, veidošana, kā arī piemēri šo modeļu ieviešanai[4].

4. DeePar Framework:
- DeePar ir hibrīda ierīces malas un mākoņa izpildes sistēma, kas paredzēta mobilajām dziļās apmācības lietojumprogrammām. Tā piedāvā slāņa līmeņa sadalīšanas stratēģiju, lai sadalītu skaitļošanas slodzi starp ierīci, malas serveri un mākoni. Šo sistēmu var izmantot, lai optimizētu DeepAR modeļu secinājumu veiktspēju[5].

Šajos resursos ir sniegti detalizēti norādījumi un piemēri DeepAR integrēšanai ar TensorFlow, ļaujot lietotājiem izmantot abu sistēmu stiprās puses progresīvām laikrindu prognozēšanas lietojumprogrammām.