نعم، يمكن دمج DeepAR مع الخدمات السحابية مثل Google Cloud وMicrosoft Azure. فيما يلي بعض الطرق التي يمكن من خلالها استخدام DeepAR مع هذه المنصات السحابية:
جوجل كلاود
1. خدمات التكامل السحابي من Google: يقدم Google Cloud خدمات التكامل التي يمكن استخدامها لربط نماذج DeepAR بمصادر البيانات والتطبيقات المختلفة. يتضمن ذلك خدمات مثل Google Cloud Data Fusion، وGoogle Cloud Dataflow، وGoogle Cloud Pub/Sub، والتي يمكن استخدامها لدمج ومعالجة البيانات من مصادر وتطبيقات مختلفة[1].2. Google Cloud AI Platform: يوفر Google Cloud AI Platform خدمة مُدارة لنشر نماذج التعلم الآلي وإدارتها. يتضمن ذلك دعم نماذج DeepAR، التي يمكن تدريبها ونشرها باستخدام أدوات وخدمات النظام الأساسي[1].
3. Google Cloud Storage: يوفر Google Cloud Storage حل تخزين متين وقابل للتطوير لمجموعات البيانات الكبيرة. يمكن استخدام هذا لتخزين وإدارة البيانات المستخدمة لتدريب ونشر نماذج DeepAR[1].
مايكروسوفت أزور
1. التعلم الآلي من Microsoft Azure: يوفر التعلم الآلي من Microsoft Azure خدمة مُدارة لنشر نماذج التعلم الآلي وإدارتها. يتضمن ذلك دعم نماذج DeepAR، التي يمكن تدريبها ونشرها باستخدام أدوات وخدمات النظام الأساسي[1].2. Microsoft Azure Data Factory: يوفر Microsoft Azure Data Factory خدمة تكامل البيانات المستندة إلى السحابة والتي يمكن استخدامها لدمج ومعالجة البيانات من مصادر وتطبيقات مختلفة. يتضمن ذلك دعمًا لدمج نماذج DeepAR مع مصادر البيانات والتطبيقات المختلفة[1].
3. Microsoft Azure Storage: يوفر Microsoft Azure Storage حل تخزين متين وقابل للتطوير لمجموعات البيانات الكبيرة. يمكن استخدام هذا لتخزين وإدارة البيانات المستخدمة لتدريب ونشر نماذج DeepAR[1].
التكامل العام
1. معالجة البيانات المستندة إلى السحابة: يوفر كل من Google Cloud وMicrosoft Azure خدمات معالجة البيانات المستندة إلى السحابة والتي يمكن استخدامها لمعالجة مجموعات البيانات الكبيرة ودمج نماذج DeepAR مع مصادر البيانات والتطبيقات المختلفة[1].2. الخدمات المُدارة: يقدم كلا النظامين خدمات مُدارة لنشر نماذج التعلم الآلي وإدارتها، بما في ذلك دعم نماذج DeepAR[1].
3. التكامل مع الخدمات الأخرى: يوفر كلا النظامين مجموعة واسعة من الخدمات التي يمكن دمجها مع نماذج DeepAR، بما في ذلك تكامل البيانات ومعالجة البيانات وخدمات تخزين البيانات[1].
باختصار، يمكن دمج DeepAR مع الخدمات السحابية مثل Google Cloud وMicrosoft Azure من خلال خدمات التكامل المتنوعة والخدمات المُدارة وقدرات معالجة البيانات. يتيح ذلك نشر وإدارة نماذج DeepAR بشكل فعال وقابل للتطوير عبر منصات سحابية مختلفة.
الاستشهادات:[1] https://cloud.google.com/integration-services
[2] https://community.dynamics.com/forums/thread/details/?threadid=9c6fdf00-60c4-41f2-8c1b-78dbfaacefa0
[3] https://www.sfu.ca/~fangxinw/Papers/19-NI-DeePar.pdf
[4] https://www.linkedin.com/posts/berkowski_big-digital-and-deepar-join-forces-to-amplify-activity-7194327554223161345-t4EY
[5] https://blog.dataiku.com/deep-learning-time-series-forecasting