# その他の資料
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 時系列予測と深層学習の方法の詳細については、以下を参照してください。 
+  [Amazon Forecast のドキュメント](https://docs.aws.amazon.com/forecast/) 
+  [ブログ「Amazon Forecast が一般公開されました」](https://aws.amazon.com/blogs/aws/amazon-forecast-now-generally-available/) 
+  [Amazon SageMaker でのご利用開始: より正確な時系列予測のための DeepAR アルゴリズム](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/now-available-in-amazon-sagemaker-deepar-algorithm-for-more-accurate-time-series-forecasting/) 
+  [Amazon SageMaker DeepAR が欠損値、カテゴリおよび時系列機能、一般化頻度をサポートするようになりました](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/amazon-sagemaker-deepar-now-supports-missing-values-categorical-and-time-series-features-and-generalized-frequencies/) 
+  [Amazon Forecast は畳み込みニューラルネットワーク (CNN) を使用して、予測モデルを最大 2 倍高速に、最大 30% 高い精度でトレーニング可能に](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/amazon-forecast-can-now-use-convolutional-neural-networks-cnns-to-train-forecasting-models-up-to-2x-faster-with-up-to-30-higher-accuracy/) 
+  [Amazon Forecast で個別項目での精度測定が可能に](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/amazon-forecast-now-supports-accuracy-measurements-for-individual-items/) 
+  [Amazon Forecast を使用して、予測モデルの精度を測定し、ビジネス目標を最適化する](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/measuring-forecast-model-accuracy-to-optimize-your-business-objectives-with-amazon-forecast/) 
+  [Amazon Forecast Weather Index のリリース – 予測モデルの精度を高めるために、現地の天気を自動的に含める](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/amazon-forecast-weather-index-automatically-include-local-weather-to-increase-your-forecasting-model-accuracy/) 
+  [時系列予測モデルに関する科学論文](https://github.com/awslabs/gluon-ts/blob/master/REFERENCES.md) 
+  [Amazon Forecast samples GitHub ページ](https://github.com/aws-samples/amazon-forecast-samples) (Amazon Forecast サンプルの GitHub ページ) 
+  [AWS アーキテクチャセンター](https://aws.amazon.com/architecture/)