Deetar on todennäköisyys ennustemalli, joka on alun perin kehitetty ja popularisoitu Gluonts -työkalupakissa, joka on rakennettu Apache MXNET Deep Learning -kehykseen. Ajan myötä syvennys on otettu käyttöön myös muissa suurissa syvän oppimiskehyksissä, mukaan lukien Tensorflow. Tensorflow- ja gluontien syventävät erot johtuvat pääasiassa puitteiden suunnittelufilosofioista, toteutuksista ja ekosysteemien integraatioista.
Syventynyt yleiskatsaus:
Deetar -mallit aikasarjatiedot todennäköisesti käyttämällä autoregressiivista toistuvaa hermoverkon (RNN) arkkitehtuuria, yleensä LSTM- tai GRU -soluilla. Ottaen huomioon kokoelman liittyviä aikasarjoja ja valinnaisia muuttujia, Deeder oppii globaalin mallin todennäköisyysennusteiden tuottamiseksi. Malli tuottaa todennäköisyysjakauman tulevien arvojen sijaan pistearvioiden sijasta, mikä mahdollistaa epävarmuuden kvantifioinnin.
Tärkeimmät erot:
1. Kehys ja ekosysteemi:
- Gluonts on omistettu todennäköisyyden aikasarjojen mallinnustyökalupakki, joka on rakennettu MXNET: lle (viimeaikaisissa versioissa integraatiot Pytorchiin). Se sisältää täydelliset päähän -ratkaisut tietojoukkojen käsittelyyn, muunnoksiin, mallien rakentamiseen, arviointiin ja visualisointiin, jotka on räätälöity erityisesti aikasarjojen ennustamiseen ja poikkeavuuksien havaitsemiseen. Deetar on yksi monista ennalta rakennettuista huipputeknisistä malleista, jotka ovat saatavana gluontissa.
-TensorFlow on yleinen syvän oppimiskehys, jolla on laaja ekosysteemi koneoppimiseen, joka tarjoaa joustavuutta räätälöityjen ja tuotantovalmiiden mallien rakentamiseksi. Tensorflow-syventävät toteutukset toimivat tyypillisesti itsenäisinä tai tutkimusluokkamallina, jotka voidaan integroida laajempiin tensorflow-putkistoihin. TensorFlow'n todennäköisyyskirjasto (TFP) tarjoaa usein jakelu- ja todennäköisyysmallinnustyökaluja syventävän täydentämiseksi.
2. modulaarisuus ja laajennettavuus:
- Gluonts noudattaa modulaarista suunnittelukuviota, jossa Deederillä ja muilla malleilla on yhteisiä komponentteja, kuten syöttömuunnosputket, ennusteobjektit ja metrien laskenta. Tämä helpottaa mallien vertailua yhtenäisessä ympäristössä sekä laajentaa komponentteja, kuten jakaumia tai mukautettuja muunnoksia.
- Tensorflow Deetar -toteutukset saattavat vaatia tiedon esikäsittelyn, malliharjoittelupiirin ja todennäköisyyslähtöjen käsittelyn manuaalista rakentamista. Vaikka TensorFlow tarjoaa joustavuutta räätälöinnissä, se vaatii myös enemmän käyttäjiltä rakentamaan uudelleenkäytettäviä komponentteja ja järjestämään koulutus-/arviointiputkistoja.
3. Tietojen käsittely ja ominaisuudet:
- Gluonts tukee suurten aikasarjojen tietoaineistojen suoratoistoa käyttämällä Python Iteraattoreita muisti-yleiskustannusten välttämiseksi ja sisältää aikasarjoihin optimoidut sisäänrakennetut ominaisuusmuuntajat, kuten aikakirjan ominaisuudet ja kategoriset upotukset.
- Tensorflow-toteutukset luottavat tensorflow data -putkistoihin (TF.DATA) tietojoukkojen käsittelyyn, mikä voi vaatia enemmän nimenomaisempaa koodausta suuren mittakaavan tai streaming-aikasarjatietojen suoratoiseksi.
4. Koulutus ja skaalautuvuus:
- Gluonts tarjoaa integroinnin Amazon Sagemakeriin skaalautuvan koulutuksen ja tuotannon käyttöönoton avulla minimaalisella käyttäjäpyrkimyksellä. Valmentajan luokan tiivistelmäkoulutussilmukot ja optimointi.
- Tensorflow, joka on koko alanlaajuinen standardi, tukee hajautettua koulutusta useilla GPU: lla ja TPU: lla, ja vankka työkalu tarkkailua, tarkistuspistettä ja käyttöönottoa varten Tensorflow-palvelun, tensorflow Lite- tai TensorFlow-laajennuksen kautta (TFX).
5. Todennäköinen lähtöesitys:
- Gluontissa syventävät ennusteobjekteihin kapseloidut todennäköiset ennusteet, jotka tarjoavat kvantit ja jakautumisominaisuudet. Tämä abstraktio helpottaa arviointia ja visualisointia.
- Tensorflow -toteutukset hyödyntävät tyypillisesti tensorflow -todennäköisyysjakaumia lähtöä varten, mikä vaatii häviölaskennan ja ennusteiden jakeluparametrien käsikirja.
6. API -suunnittelu ja käytettävyys:
- Gluonts tarjoaa johdonmukaisen estimaattorirajapinnan Scikit-oppimasta, jossa malleilla on juna () -menetelmä, joka palauttaa ennustajan, joka pystyy ennustamaan. Tämä malli edistää toistettavuutta ja vertailuanalyysia.
- Tensorflow Deetar -toteutukset vaihtelevat, koska virallista standardisoitua sovellusliittymää ei ole. Käyttäjien on usein toteutettava mukautettu koulutus ja päätelmäkoodi.
7. Mallivariantit ja laajennukset:
- Gluontit sisältävät liittyvät mallit, kuten MQ-RNN, Deepstate, Deepfactor ja Transformer Architectuures, suorat toteutukset, saumattomien kokeilu- ja yhtyeiden strategioiden kanssa Deeparin rinnalla.
- Tensorflow -käyttäjät rakentavat tällaisia variantteja tyhjästä tai mukauttamaan tutkimuskoodia, mikä mahdollistaa radikaalimpien räätälöinnin, mutta vaatii lisätoimenpiteitä.
8. Yhteisö ja dokumentaatio:
- Gluonts tarjoaa laajan dokumentoinnin, joka keskittyy todennäköisyyden aikasarjojen mallintamiseen, mukaan lukien opetusohjelmat, tietojoukkojen integrointi ja arviointitehtäviin räätälöityjä mittareita.
- Tensorflow-dokumentaatio syvennystyyppisille malleille on hajanaisempaa, koska syventäminen ei ole kotoisin, vaan yhteisöjen tai tutkijoiden toistaminen Tensorflowissa, usein blogiviestien tai akateemisten koodilaitteiden kautta.
9. Integraatio muihin ML -putkistoihin:
- Tensorflow Deeder voidaan integroida muihin tensorflow -malleihin ja putkistoihin, jotka hyötyvät yhtenäisestä ekosysteemistä tehtävien, kuten ominaisuuksien uuttamisen, hyperparametrien virittämisen (Keras -viritin tai Tensorflow -mallin optimointin työkalupakin) ja mallin viennin kautta.
- Gluonts keskittyy pääasiassa aikasarjojen työnkulkuihin, mutta ne voidaan integroida muihin MXNET -malleihin tai viedä käyttöönottoon yhteensopiviin ympäristöihin.
10. Suorituskyky ja tehokkuus:
- Molemmat kehykset hyödyntävät GPU: ta tehokkaasti syventävien mallien kouluttamiseen. Tensorflow'n kypsyys voi reunata erilaisten laitteistojen optimoinnin ja skaalautuvuuden suhteen.
- Gluonts, vaikka se perustuu MXNET: ään, osoittaa kilpailukykyisen suorituskyvyn ja on suunniteltu erityisesti aikasarjojen työmäärään, mikä parantaa tällaisten tehtävien käytettävyyttä.
Yhteenvetona voidaan todeta, että Gluontsin syvennys on erikoistunut, modulaarinen ja tuotantovalmis toteutus, joka on upotettu rikkaaseen aikasarjan ekosysteemiin, joka tukee todennäköisyyden ennustamista. Tensorflow Deetar-toteutukset ovat joustavampia ja tehokkaampia laajemmassa syvän oppimisen ekosysteemissä, mutta vaativat enemmän räätälöintia täyteen päähän-aikasarjan työnkulkuihin.
Viitteet:- Gluonts: Todennäköisyys- ja hermosolujen aikasarjojen mallintaminen Pythonissa
- VLDB -paperi ennustepinolla gluonteilla
- Tensorflow- ja Gluonts -perspektiivien syventämisen vertaaminen