はい、DeepAR は Google Cloud や Microsoft Azure などのクラウド サービスと統合できます。これらのクラウド プラットフォームで DeepAR を使用できるいくつかの方法を次に示します。
Googleクラウド
1. Google Cloud 統合サービス: Google Cloud は、DeepAR モデルをさまざまなデータ ソースやアプリケーションに接続するために使用できる統合サービスを提供します。これには、さまざまなソースやアプリケーションからのデータを統合して処理するために使用できる、Google Cloud Data Fusion、Google Cloud Dataflow、Google Cloud Pub/Sub などのサービスが含まれます[1]。2. Google Cloud AI Platform: Google Cloud AI Platform は、機械学習モデルのデプロイと管理のためのマネージド サービスを提供します。これには、プラットフォームのツールとサービスを使用してトレーニングおよびデプロイできる DeepAR モデルのサポートが含まれます[1]。
3. Google Cloud Storage: Google Cloud Storage は、大規模なデータセットにスケーラブルで耐久性のあるストレージ ソリューションを提供します。これは、DeepAR モデルのトレーニングとデプロイに使用されるデータを保存および管理するために使用できます[1]。
Microsoft Azure
1. Microsoft Azure Machine Learning: Microsoft Azure Machine Learning は、機械学習モデルのデプロイと管理のためのマネージド サービスを提供します。これには、プラットフォームのツールとサービスを使用してトレーニングおよびデプロイできる DeepAR モデルのサポートが含まれます[1]。2. Microsoft Azure Data Factory: Microsoft Azure Data Factory は、さまざまなソースやアプリケーションからのデータを統合および処理するために使用できるクラウドベースのデータ統合サービスを提供します。これには、DeepAR モデルとさまざまなデータ ソースおよびアプリケーションの統合のサポートが含まれます[1]。
3. Microsoft Azure Storage: Microsoft Azure Storage は、大規模なデータセットにスケーラブルで耐久性のあるストレージ ソリューションを提供します。これは、DeepAR モデルのトレーニングとデプロイに使用されるデータを保存および管理するために使用できます[1]。
一般的な統合
1. クラウドベースのデータ処理: Google Cloud と Microsoft Azure はどちらも、大規模なデータセットを処理し、DeepAR モデルをさまざまなデータ ソースやアプリケーションと統合するために使用できるクラウドベースのデータ処理サービスを提供します[1]。2. マネージド サービス: どちらのプラットフォームも、DeepAR モデルのサポートを含む、機械学習モデルのデプロイと管理のためのマネージド サービスを提供します[1]。
3. 他のサービスとの統合: どちらのプラットフォームも、データ統合、データ処理、データ ストレージ サービスなど、DeepAR モデルと統合できる幅広いサービスを提供します[1]。
要約すると、DeepAR は、さまざまな統合サービス、マネージド サービス、データ処理機能を通じて、Google Cloud や Microsoft Azure などのクラウド サービスと統合できます。これにより、さまざまなクラウド プラットフォームにわたる DeepAR モデルのスケーラブルかつ効率的な導入と管理が可能になります。
引用:[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