Vannak-e oktatóanyagok a DeepAR és a TensorFlow integrálásához

1. A DeepAR TensorFlow megvalósítása:
- Ez a GitHub adattár a DeepAR algoritmus TensorFlow megvalósítását biztosítja. Példákat tartalmaz az egyváltozós idősorok illesztésére és az eredmények bizonytalansági sávokkal való ábrázolására[1].

2. TensorFlow oktatóanyagok:
- A TensorFlow átfogó oktatóanyagokat kínál, amelyek a gépi tanulás különböző aspektusait fedik le, beleértve az idősoros előrejelzést is. Ezek az oktatóanyagok példákat tartalmaznak különböző típusú modellek, például konvolúciós neurális hálózatok (CNN-ek) és ismétlődő neurális hálózatok (RNN-ek) felépítésére az idősor-előrejelzés végrehajtásához[3].

3. Idősoros előrejelzés TensorFlow-val:
- Ez az oktatóanyag a TensorFlow hivatalos webhelyén bemutatja a TensorFlow használatával történő idősoros előrejelzést. Különböző stílusú modellek készítésére vonatkozik, beleértve a CNN-eket és az RNN-eket, és példákat tartalmaz ezeknek a modelleknek a megvalósítására[4].

4. DeePar Framework:
- A DeePar egy hibrid eszköz-él-felhő-végrehajtási keretrendszer, amelyet mobil mélytanulási alkalmazásokhoz terveztek. Rétegszintű particionálási stratégiát javasol a számítási terhelés elosztására az eszköz, az élkiszolgáló és a felhő között. Ez a keretrendszer használható a DeepAR modellek következtetési teljesítményének optimalizálására[5].

Ezek az erőforrások részletes utasításokat és példákat tartalmaznak a DeepAR TensorFlow-val való integrálásához, lehetővé téve a felhasználók számára, hogy mindkét keretrendszer erősségeit kiaknázzák a fejlett idősor-előrejelzési alkalmazásokhoz.