Kas on mingeid õpetusi DeepAR-i integreerimiseks TensorFlow'ga

1. DeepAR-i TensorFlow juurutamine:
- See GitHubi hoidla pakub DeepAR-i algoritmi TensorFlow rakendust. See sisaldab näiteid selle kohta, kuidas sobitada ühemõõtmelist aegrida ja joonistada tulemusi mõõtemääramatuse ribadega[1].

2. TensorFlow õpetused:
- TensorFlow pakub terviklikku õpetuste komplekti, mis hõlmavad masinõppe erinevaid aspekte, sealhulgas aegridade prognoosimist. Need õpetused sisaldavad näiteid erinevat tüüpi mudelite, näiteks konvolutsiooniliste närvivõrkude (CNN) ja korduvate närvivõrkude (RNN) loomise kohta aegridade prognoosimiseks[3].

3. Aegridade prognoosimine TensorFlow'ga:
- See TensorFlow ametlikul veebisaidil olev õpetus tutvustab TensorFlow abil aegridade prognoosimist. See hõlmab erinevat tüüpi mudelite, sealhulgas CNN-ide ja RNN-ide loomist, ning sisaldab näiteid nende mudelite rakendamisest[4].

4. DeePari raamistik:
- DeePar on hübriidne seadme serva-pilve täitmisraamistik, mis on loodud mobiilsete süvaõpperakenduste jaoks. See pakub välja kihitasandi partitsioonistrateegia, et jaotada arvutuskoormus seadme, servaserveri ja pilve vahel. Seda raamistikku saab kasutada DeepAR-mudelite [5] järelduste toimivuse optimeerimiseks.

Need ressursid pakuvad üksikasjalikke juhiseid ja näiteid DeepAR-i integreerimiseks TensorFlow'ga, võimaldades kasutajatel kasutada mõlema raamistiku tugevusi täiustatud aegridade prognoosirakenduste jaoks.