Ar yra kokių nors vadovėlių, kaip integruoti DeepAR su TensorFlow

1. DeepAR „TensorFlow“ diegimas:
- Šioje „GitHub“ saugykloje pateikiamas „DeepAR“ algoritmo „TensorFlow“ įgyvendinimas. Jame pateikiami pavyzdžiai, kaip suderinti vienamatę laiko eilutę ir nubraižyti rezultatus su neapibrėžtumo juostomis[1].

2. TensorFlow mokymo programos:
- TensorFlow siūlo išsamų mokymo programų rinkinį, apimantį įvairius mašininio mokymosi aspektus, įskaitant laiko eilučių prognozavimą. Šiose pamokose pateikiami įvairių tipų modelių, tokių kaip konvoliuciniai neuroniniai tinklai (CNN) ir pasikartojantys neuroniniai tinklai (RNN), kūrimo pavyzdžiai, kad būtų galima prognozuoti laiko eilutes[3].

3. Laiko eilučių prognozavimas naudojant TensorFlow:
- Šioje oficialioje „TensorFlow“ svetainėje pateikiama pamoka supažindinama su laiko eilučių prognozavimu naudojant „TensorFlow“. Jame aprašomas įvairių modelių stilių, įskaitant CNN ir RNN, kūrimas ir pateikiami šių modelių įgyvendinimo pavyzdžiai[4].

4. DeePar Framework:
- DeePar yra hibridinė įrenginio krašto ir debesies vykdymo sistema, sukurta mobiliosioms gilaus mokymosi programoms. Jame siūloma sluoksnio lygio skaidymo strategija, skirta paskirstyti skaičiavimo apkrovas tarp įrenginio, krašto serverio ir debesies. Ši sistema gali būti naudojama siekiant optimizuoti DeepAR modelių išvadų veikimą[5].

Šiuose šaltiniuose pateikiamos išsamios instrukcijos ir pavyzdžiai, kaip integruoti DeepAR su TensorFlow, todėl vartotojai gali panaudoti abiejų sistemų pranašumus pažangioms laiko eilučių prognozavimo programoms.