DeepAR'ı TensorFlow ile entegre etmeye yönelik herhangi bir eğitim var mı?

1. DeepAR'ın TensorFlow Uygulaması:
- Bu GitHub deposu, DeepAR algoritmasının TensorFlow uygulamasını sağlar. Tek değişkenli bir zaman serisinin nasıl sığdırılacağına ve sonuçların belirsizlik bantlarıyla nasıl çizileceğine dair örnekler içerir[1].

2. TensorFlow Eğitimleri:
- TensorFlow, zaman serisi tahmini de dahil olmak üzere makine öğreniminin çeşitli yönlerini kapsayan kapsamlı bir eğitim seti sunar. Bu eğitimler, zaman serisi tahminini gerçekleştirmek için Evrişimli Sinir Ağları (CNN'ler) ve Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN'ler) gibi farklı model türlerinin oluşturulmasına ilişkin örnekleri içerir[3].

3. TensorFlow ile Zaman Serisi Tahmini:
- TensorFlow'un resmi web sitesindeki bu eğitim, TensorFlow kullanılarak zaman serisi tahminine giriş sağlar. CNN'ler ve RNN'ler de dahil olmak üzere farklı model stilleri oluşturmayı kapsar ve bu modellerin nasıl uygulanacağına dair örnekler içerir[4].

4. DeePar Çerçevesi:
- DeePar, mobil derin öğrenme uygulamaları için tasarlanmış hibrit bir cihaz-uç-bulut yürütme çerçevesidir. Hesaplama yüklerini cihaz, uç sunucu ve bulut arasında dağıtmak için katman düzeyinde bir bölümleme stratejisi önerir. Bu çerçeve DeepAR modellerinin çıkarım performansını optimize etmek için kullanılabilir[5].

Bu kaynaklar, DeepAR'ı TensorFlow ile entegre etmeye yönelik ayrıntılı talimatlar ve örnekler sunarak, kullanıcıların gelişmiş zaman serisi tahmin uygulamaları için her iki çerçevenin de güçlü yönlerinden yararlanmasını sağlar.