Deepar هو نموذج تنبؤ احتمالي تم تطويره في البداية وتشهيره في مجموعة أدوات Gluonts ، والتي تم تصميمها على إطار التعلم العميق Apache MXNET. مع مرور الوقت ، تم تنفيذ DEEPAR في أطر عمل التعلم العميقة الرئيسية الأخرى أيضًا ، بما في ذلك TensorFlow. The differences between DeepAR in TensorFlow and GluonTS arise mainly from the frameworks' design philosophies, implementations, and ecosystem integrations.
نظرة عامة على ديبار:
Deepar Models Series Series Series بشكل احتمالي باستخدام بنية شبكة عصبية متكررة (RNN) التلقائية (RNN) ، عادة مع خلايا LSTM أو GRU. نظرًا لمجموعة من السلاسل الزمنية ذات الصلة والمتغيرات المشتركة الاختيارية ، يتعلم Deepar نموذجًا عالميًا لتوليد توقعات احتمالية. يخرج النموذج توزيع احتمال على القيم المستقبلية ، بدلاً من تقديرات النقاط ، مما يسمح بتقدير عدم اليقين.
الاختلافات الرئيسية:
1. الإطار والنظام الإيكولوجي:
- Gluonts عبارة عن مجموعة أدوات نمذجة من السلسلة الزمنية المحتملة المخصصة المبنية على MXNET (مع بعض عمليات التكامل إلى Pytorch في الإصدارات الحديثة). ويتضمن حلولًا كاملة من طرف إلى طرف لمعالجة مجموعة البيانات ، والتحولات ، وبناء النماذج ، والتقييم ، والتصور المصممة خصيصًا للتنبؤ بسلسلة زمنية واكتشاف الشذوذ. Deepar هي واحدة من النماذج المتعددة التي تم إنشاؤها مسبقًا المتوفرة في Gluonts.
-TensorFlow هو إطار عمل عميق للأغراض العامة مع نظام بيئي واسع للتعلم الآلي ، ويوفر المرونة لبناء نماذج مخصصة وجاهزة للإنتاج. عادةً ما تكون تطبيقات Deepar في TensorFlow بمثابة نماذج أكثر قائمة أو من الدرجة البحثية التي يمكن دمجها في خطوط أنابيب أوسع تنسور. غالبًا ما توفر مكتبة احتمالية TensorFlow (TFP) أدوات التوزيع والنمذجة الاحتمالية لتكملة Deepar.
2. الشكل والتوسيع:
- يتبع Gluonts نمط تصميم معياري حيث تشترك Deepar والموديلات الأخرى في مكونات مشتركة مثل خطوط أنابيب تحويل المدخلات ، والكائنات المتوقعة ، وحساب المقاييس. هذا يجعل من السهل تحديد النماذج في بيئة موحدة وكذلك تمديد مكونات مثل التوزيعات أو التحولات المخصصة.
- قد تتطلب تطبيقات TensorFlow Deepar المزيد من البناء اليدوي للمعالجة المسبقة للبيانات ، وحلقات التدريب النموذجية ، ومعالجة الإخراج الاحتمالية. بينما يوفر TensorFlow مرونة للتخصيص ، فإنه يتطلب أيضًا المزيد من المستخدمين لبناء مكونات قابلة لإعادة الاستخدام وتنظيم خطوط أنابيب التدريب/التقييم.
3. معالجة البيانات والميزات:
- تدعم Gluonts تدفق مجموعات بيانات السلاسل الزمنية الكبيرة باستخدام متكررات Python لتجنب النفقات العامة للذاكرة وتتضمن محولات ميزات مدمجة محسّنة للسلسلة الزمنية ، مثل ميزات فهرس الوقت والتضمينات الفئوية.
- تعتمد تطبيقات TensorFlow على خطوط أنابيب بيانات TensorFlow (TF.DATA) لمعالجة مجموعة البيانات ، والتي قد تتطلب ترميزًا أكثر وضوحًا لدعم بيانات السلاسل الزمنية على نطاق واسع أو تدفق.
4. التدريب وقابلية التوسع:
- يقدم Gluonts تكاملًا مع Amazon Sagemaker للتدريب القابل للتطوير ونشر الإنتاج مع الحد الأدنى من جهد المستخدم. ملخصات فئة المدرب حلقات التدريب والتحسين.
- TensorFlow ، كونه معيارًا على مستوى الصناعة ، يدعم التدريب الموزعة على وحدات معالجة الرسومات المتعددة و TPUs أصلاً ، مع أدوات قوية للمراقبة ، والتحقق من التفتيش ، والنشر من خلال خدمة Tensorflow ، أو TensorFlow Lite ، أو TensorFlow الممتد (TFX).
5. تمثيل الإخراج الاحتمالي:
- في gluonts ، يخرج Deepar توقعات احتمالية مغلفة في الكائنات المتوقعة ، والتي توفر الكميات والخصائص التوزيعية. هذا التجريد يسهل التقييم والتصور.
- عادةً ما تستفيد تطبيقات TensorFlow من توزيعات احتمالية Tensorflow للإخراج ، والتي تتطلب معالجة يدوي لمعلمات التوزيع لحساب الخسارة والتنبؤات.
6. تصميم API وسهولة الاستخدام:
- يوفر Gluonts واجهة مقدرة متسقة ، مستوحاة من Scikit-Learn ، حيث تحتوي النماذج على طريقة Train () لإرجاع تنبؤ قادر على التنبؤ. يعزز هذا التصميم استنساخ وقياس.
- تختلف تطبيقات TensorFlow Deepar حيث لا يوجد واجهة برمجة تطبيقات موحدة رسمية. غالبًا ما يحتاج المستخدمون إلى تنفيذ رمز التدريب المخصص ورمز الاستدلال.
7. المتغيرات النموذجية والإضافات:
- يتضمن Gluonts التطبيقات المباشرة للنماذج ذات الصلة مثل MQ-RNN و DEEPSTATE و DEERFFACTOR و Orviceer ، مما يسمح باستراتيجيات تجريبية سلسة واستراتيجيات الفرقة إلى جانب DEPER.
- يقوم مستخدمو TensorFlow ببناء مثل هذه المتغيرات من نقطة الصفر أو تكييف كود البحوث ، مما يتيح المزيد من التخصيص الجذري ولكن يتطلبون جهد هندسي إضافي.
8. المجتمع والوثائق:
- يقدم Gluonts وثائق مكثفة تركز على نمذجة السلاسل الزمنية الاحتمالية ، بما في ذلك البرامج التعليمية ، وتكامل مجموعات البيانات ، ومقاييس التقييم المصممة خصيصًا لمهام التنبؤ.
- توثيق TensorFlow لنماذج من نوع Deepar أكثر تجزئًا لأن Deepar ليس أصليًا ولكنه مستنسخ من قبل المجتمع أو الباحثين في Tensorflow ، وغالبًا من خلال منشورات المدونة أو الإصدارات الأكاديمية.
9. التكامل مع خطوط أنابيب ML الأخرى:
- يمكن دمج TensorFlow Deepar مع نماذج ومراس Tensorflow الأخرى ، والاستفادة من نظام بيئي موحد للمهام مثل استخراج الميزات ، وضبط المتقلب (عبر موالف Keras أو TensorFlow Model Odperimization Toolkit) ، وتصدير النموذج.
- يركز Gluonts بشكل أساسي على سير عمل السلاسل الزمنية ولكن يمكن دمجه مع نماذج MXNET الأخرى أو تصديرها للنشر في البيئات المتوافقة.
10. الأداء والكفاءة:
- كلا الأطراف الاستفادة من وحدات معالجة الرسومات بكفاءة لتدريب نماذج DEEPAR. قد يخرج نضج TensorFlow من حيث التحسين وقابلية التوسع على أجهزة متنوعة.
- Gluonts ، على الرغم من أنها تستند إلى MXNET ، تُظهر أداءًا تنافسيًا ويتم تصميمها خصيصًا لأعباء عمل السلاسل الزمنية ، مما يعزز قابلية الاستخدام لمثل هذه المهام.
باختصار ، يعتبر Deepar in Gluonts تنفيذًا متخصصًا وحدنيًا وجاهزًا للإنتاج مضمن في نظام بيئي زمني غني يدعم التنبؤ الاحتمالي. تعد تطبيقات TensorFlow Deepar أكثر مرونة وقوة ضمن النظام البيئي التعليمي العميق الأوسع ، ولكنها تتطلب المزيد من التخصيص لسير عمل السلاسل الزمنية الشاملة.
مراجع:- Gluonts: نمذجة السلاسل الزمنية المحتملة والعصبية في بيثون
- ورقة VLDB على مكدس التنبؤ مع gluonts
- مقارنة ديبار في وجهات نظر Tensorflow و Gluonts