Чи існують навчальні посібники з інтеграції DeepAR із TensorFlow

1. Впровадження DeepAR у TensorFlow:
- Цей репозиторій GitHub забезпечує реалізацію алгоритму DeepAR TensorFlow. Він містить приклади того, як підібрати однофакторний часовий ряд і побудувати результати з діапазонами невизначеності [1].

2. Навчальні посібники TensorFlow:
- TensorFlow пропонує повний набір навчальних посібників, які охоплюють різні аспекти машинного навчання, включаючи прогнозування часових рядів. Ці навчальні посібники містять приклади побудови різних типів моделей, таких як згорткові нейронні мережі (CNN) і рекурентні нейронні мережі (RNN), для виконання прогнозування часових рядів[3].

3. Прогнозування часових рядів за допомогою TensorFlow:
- Цей підручник на офіційному веб-сайті TensorFlow містить введення в прогнозування часових рядів за допомогою TensorFlow. Він охоплює створення різних стилів моделей, включаючи CNN і RNN, і містить приклади того, як реалізувати ці моделі[4].

4. DeePar Framework:
- DeePar — це гібридний фреймворк виконання пристрою, периферії та хмари, розроблений для мобільних програм глибокого навчання. Він пропонує стратегію розподілу на рівні рівня для розподілу обчислювальних навантажень між пристроєм, периферійним сервером і хмарою. Цю структуру можна використовувати для оптимізації продуктивності висновків моделей DeepAR[5].

Ці ресурси містять детальні інструкції та приклади інтеграції DeepAR із TensorFlow, що дозволяє користувачам використовувати сильні сторони обох фреймворків для розширених програм прогнозування часових рядів.