Przeglądaj wszystkie treści oznaczone etykietą Time-Series
GreptimeDB MCP Server łączy asystentów AI z GreptimeDB, umożliwiając bezpieczny, uporządkowany i programistyczny dostęp do funkcji bazy danych szeregów czasowych, takich jak wykrywanie tabel, zapytania do danych i automatyczne raportowanie — wzmacniając przepływy pracy oparte na AI w zakresie analityki i zarządzania danymi.
InfluxDB MCP Server zapewnia płynny, wspierany przez AI dostęp do InfluxDB za pomocą OSS API v2. Pozwala deweloperom i asystentom AI na wykonywanie zapytań, zapisywanie oraz zarządzanie danymi szeregów czasowych przez ustandaryzowany interfejs—umożliwiając automatyzację, analitykę oraz inteligentniejsze workflowy w FlowHunt.
Long Short-Term Memory (LSTM) to specjalistyczny typ architektury Recurrent Neural Network (RNN), zaprojektowany do nauki długoterminowych zależności w danych sekwencyjnych. Sieci LSTM wykorzystują komórki pamięci oraz mechanizmy bramek, aby rozwiązać problem znikającego gradientu, co czyni je niezbędnymi do zadań takich jak modelowanie języka, rozpoznawanie mowy czy prognozowanie szeregów czasowych.
Poznaj modelowanie sekwencji w AI i uczeniu maszynowym—przewiduj i generuj sekwencje danych takich jak tekst, dźwięk i DNA z wykorzystaniem RNN, LSTM, GRU i Transformerów. Zgłęb kluczowe pojęcia, zastosowania, wyzwania oraz najnowsze badania.
Rekurencyjne sieci neuronowe (RNN) to zaawansowana klasa sztucznych sieci neuronowych zaprojektowanych do przetwarzania danych sekwencyjnych poprzez wykorzystanie pamięci poprzednich wejść. RNN świetnie sprawdzają się w zadaniach, gdzie kolejność danych jest kluczowa, w tym w NLP, rozpoznawaniu mowy i prognozowaniu szeregów czasowych.
