Existujú nejaké návody na integráciu DeepAR s TensorFlow?

1. TensorFlow Implementácia DeepAR:
- Toto úložisko GitHub poskytuje implementáciu TensorFlow algoritmu DeepAR. Obsahuje príklady, ako prispôsobiť jednorozmerné časové rady a vykresliť výsledky s pásmami neistoty[1].

2. Výukové programy TensorFlow:
- TensorFlow ponúka komplexnú sadu tutoriálov, ktoré pokrývajú rôzne aspekty strojového učenia, vrátane predpovedí časových radov. Tieto návody zahŕňajú príklady vytvárania rôznych typov modelov, ako sú konvolučné neurónové siete (CNN) a rekurentné neurónové siete (RNN), na vykonávanie predpovedí časových radov[3].

3. Prognóza časových radov s TensorFlow:
- Tento tutoriál na oficiálnej webovej stránke TensorFlow poskytuje úvod do predpovedania časových radov pomocou TensorFlow. Zahŕňa vytváranie rôznych štýlov modelov vrátane CNN a RNN a zahŕňa príklady, ako tieto modely implementovať[4].

4. DeePar Framework:
- DeePar je hybridný systém na vykonávanie cloudových zariadení a okrajov určený pre mobilné aplikácie hlbokého učenia. Navrhuje stratégiu rozdeľovania na úrovni vrstiev na rozdelenie výpočtovej záťaže medzi zariadenie, okrajový server a cloud. Tento rámec možno použiť na optimalizáciu výkonu odvodenia modelov DeepAR[5].

Tieto zdroje poskytujú podrobné pokyny a príklady na integráciu DeepAR s TensorFlow, čo používateľom umožňuje využiť silné stránky oboch rámcov pre pokročilé aplikácie na predpovedanie časových radov.