Da, DeepAR je mogoče integrirati s storitvami v oblaku, kot sta Google Cloud in Microsoft Azure. Tukaj je nekaj načinov, na katere se lahko DeepAR uporablja s temi platformami v oblaku:
Google Cloud
1. Google Cloud Integration Services: Google Cloud ponuja integracijske storitve, ki jih je mogoče uporabiti za povezovanje modelov DeepAR z različnimi viri podatkov in aplikacijami. To vključuje storitve, kot so Google Cloud Data Fusion, Google Cloud Dataflow in Google Cloud Pub/Sub, ki jih je mogoče uporabiti za integracijo in obdelavo podatkov iz različnih virov in aplikacij[1].2. Google Cloud AI Platform: Google Cloud AI Platform zagotavlja upravljano storitev za uvajanje in upravljanje modelov strojnega učenja. To vključuje podporo za modele DeepAR, ki jih je mogoče usposobiti in uvesti z uporabo orodij in storitev platforme[1].
3. Google Cloud Storage: Google Cloud Storage ponuja razširljivo in trajno rešitev za shranjevanje velikih naborov podatkov. To se lahko uporablja za shranjevanje in upravljanje podatkov, ki se uporabljajo za usposabljanje in uvajanje modelov DeepAR[1].
Microsoft Azure
1. Microsoft Azure Machine Learning: Microsoft Azure Machine Learning zagotavlja upravljano storitev za uvajanje in upravljanje modelov strojnega učenja. To vključuje podporo za modele DeepAR, ki jih je mogoče usposobiti in uvesti z uporabo orodij in storitev platforme[1].2. Microsoft Azure Data Factory: Microsoft Azure Data Factory ponuja storitev integracije podatkov v oblaku, ki se lahko uporablja za integracijo in obdelavo podatkov iz različnih virov in aplikacij. To vključuje podporo za integracijo modelov DeepAR z različnimi viri podatkov in aplikacijami[1].
3. Microsoft Azure Storage: Microsoft Azure Storage ponuja razširljivo in trajno rešitev za shranjevanje velikih naborov podatkov. To se lahko uporablja za shranjevanje in upravljanje podatkov, ki se uporabljajo za usposabljanje in uvajanje modelov DeepAR[1].
Splošna integracija
1. Obdelava podatkov v oblaku: Google Cloud in Microsoft Azure nudita storitve obdelave podatkov v oblaku, ki jih je mogoče uporabiti za obdelavo velikih naborov podatkov in integracijo modelov DeepAR z različnimi viri podatkov in aplikacijami[1].2. Upravljane storitve: Obe platformi ponujata upravljane storitve za uvajanje in upravljanje modelov strojnega učenja, vključno s podporo za modele DeepAR[1].
3. Integracija z drugimi storitvami: Obe platformi nudita široko paleto storitev, ki jih je mogoče integrirati z modeli DeepAR, vključno s storitvami integracije podatkov, obdelave podatkov in shranjevanja podatkov[1].
Če povzamemo, je DeepAR mogoče integrirati s storitvami v oblaku, kot sta Google Cloud in Microsoft Azure, prek različnih integracijskih storitev, upravljanih storitev in zmožnosti obdelave podatkov. To omogoča razširljivo in učinkovito uvajanje in upravljanje modelov DeepAR v različnih platformah v oblaku.
Citati:[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