Deepar è un modello di previsione probabilistica inizialmente sviluppato e reso popolare nel toolkit di Gluonts, che si basa sul framework di Deep Learning Apache MXNET. Nel tempo, Deepar è stato implementato anche in altri importanti quadri di apprendimento profondo, incluso Tensorflow. Le differenze tra Deepar in Tensorflow e Gluonts derivano principalmente dalle filosofie, implementazioni e integrazioni dell'ecosistema dei framework.
Panoramica profonda:
I dati delle serie temporali dei modelli Deepar utilizzano probabilisticamente utilizzando un'architettura di rete neurale ricorrente autoregressiva (RNN), comunemente con le cellule LSTM o GRU. Data una raccolta di serie temporali correlate e covariate opzionali, Deepar impara un modello globale per generare previsioni probabilistiche. Il modello emette una distribuzione di probabilità sui valori futuri, piuttosto che sulle stime dei punti, che consentono la quantificazione dell'incertezza.
Differenze chiave:
1. Framework ed ecosistema:
- Gluonts è un toolkit di modellazione di serie temporali probabilistiche dedicata basata su MXNET (con alcune integrazioni di Pytorch nelle versioni recenti). Include soluzioni end-to-end complete per la gestione dei set di dati, le trasformazioni, la costruzione di modelli, la valutazione e la visualizzazione su misura per le previsioni delle serie temporali e il rilevamento di anomalie. Deepar è uno dei molteplici modelli all'avanguardia pre-costruiti disponibili nei gluonts.
-Tensorflow è un quadro di apprendimento profondo per scopi generali con un vasto ecosistema per l'apprendimento automatico, offrendo flessibilità per creare modelli personalizzati e pronti per la produzione. Le implementazioni profonde in Tensorflow servono in genere come modelli più autonomi o di livello di ricerca che possono essere integrati in condotte più ampie di tensorflow. La libreria di probabilità di Tensorflow (TFP) fornisce spesso strumenti di modellazione di distribuzione e probabilistici per integrare Deepar.
2. Modularità ed estensibilità:
- Gluonts segue un modello di progettazione modulare in cui Deepar e altri modelli condividono componenti comuni come pipeline di trasformazione di input, oggetti di previsione e calcolo delle metriche. Ciò semplifica il benchmark dei modelli in un ambiente unificato, nonché estendere i componenti come distribuzioni o trasformazioni personalizzate.
- Le implementazioni Deepar di Tensorflow possono richiedere una maggiore costruzione manuale di preelaborazione dei dati, circuiti di addestramento del modello e gestione di output probabilistici. Mentre TensorFlow fornisce flessibilità alla personalizzazione, richiede anche di più agli utenti di creare componenti riutilizzabili e orchestrare condutture di formazione/valutazione.
3. Gestione e funzionalità dei dati:
- Gluonts supporta lo streaming di set di dati di serie temporali di grandi dimensioni utilizzando iteratori Python per evitare il sovraccarico di memoria e include trasformatori di funzionalità integrate ottimizzate per serie temporali, come funzionalità dell'indice temporale e incorporamenti categorici.
- Le implementazioni di TensorFlow si basano sulle pipeline di dati TensorFlow (TF.DATA) per la gestione dei set di dati, che possono richiedere una codifica più esplicita per supportare i dati delle serie temporali su larga scala o di streaming.
4. Allenamento e scalabilità:
- Gluonts offre integrazione con Amazon Sagemaker per la formazione scalabile e la distribuzione della produzione con uno sforzo per l'utente minimo. La classe Trainer Abstracts Training Loops and Optimization.
- Tensorflow, essendo uno standard a livello di settore, supporta la formazione distribuita su più GPU e TPU in modo nativo, con solidi strumenti per monitoraggio, checkpoint e distribuzione attraverso il servizio di tensorflow, Tensorflow Lite o Tensorflow esteso (TFX).
5. Rappresentazione dell'uscita probabilistica:
- Nei gluonts, le previsioni probabilistiche di Deepar Output incapsulate negli oggetti di previsione, che forniscono proprietà quantili e distributive. Questa astrazione facilita la valutazione e la visualizzazione.
- Le implementazioni di Tensorflow in genere sfruttano le distribuzioni di probabilità di Tensorflow per l'output, che richiedono la gestione manuale dei parametri di distribuzione per il calcolo e le previsioni delle perdite.
6. Design API e usabilità:
- Gluonts fornisce un'interfaccia stimatore coerente, ispirata a Scikit-Learn, in cui i modelli hanno un metodo Train () che restituisce un predittore in grado di prevedere. Questo design promuove la riproducibilità e il benchmarking.
- Le implementazioni Deepar di Tensorflow variano in quanto non esiste API standardizzata ufficiale. Gli utenti spesso devono implementare il codice di formazione e inferenza personalizzati.
7. Varianti ed estensioni del modello:
- Gluonts include implementazioni dirette di modelli correlati come architetture MQ-RNN, DeepState, DeepFactor e Transformer, che consentono strategie di sperimentazione e ensemble senza soluzione di continuità insieme a Deepar.
- Gli utenti di Tensorflow creano tali varianti da zero o adattiamo le basi di codice di ricerca, consentendo una personalizzazione più radicale ma richiedendo ulteriori sforzi di ingegneria.
8. Comunità e documentazione:
- Gluonts offre una vasta documentazione focalizzata sulla modellazione di serie temporali probabilistiche, tra cui tutorial, integrazione di dati e metriche di valutazione su misura per le attività di previsione.
- La documentazione di Tensorflow per i modelli di tipo Deepar è più frammentata poiché Deepar non è nativa ma riprodotta dalla comunità o dai ricercatori a Tensorflow, spesso attraverso post di blog o rilasci di codice accademico.
9. Integrazione con altre condotte ML:
- Tensorflow Deepar può essere integrato con altri modelli di tensorflow e condutture, beneficiando di un ecosistema unificato per attività come estrazione di caratteristiche, messa a punto iperparametro (tramite sintonizzatore di Keras o toolkit di ottimizzazione del modello Tensorflow) e esportazione del modello.
- Gluonts si concentra principalmente sui flussi di lavoro delle serie temporali ma possono essere integrati con altri modelli MXNET o esportati per la distribuzione in ambienti compatibili.
10. Prestazioni ed efficienza:
- Entrambi i framework sfruttano in modo efficiente le GPU per la formazione di modelli profondi. La maturità di Tensorflow può limitare in termini di ottimizzazione e scalabilità su hardware diversi.
- Gluonts, sebbene basati su MXNET, mostrano prestazioni competitive ed è progettato specificamente per i carichi di lavoro delle serie temporali, che migliorano l'usabilità per tali compiti.
In sintesi, Deepar in Gluonts è un'implementazione specializzata, modulare e pronta per la produzione incorporata in un ricco ecosistema di serie temporali a supporto delle previsioni probabilistiche. Le implementazioni Deepar di Tensorflow sono più flessibili e potenti all'interno del più ampio ecosistema di apprendimento profondo, ma richiedono una maggiore personalizzazione per flussi di lavoro delle serie temporali end-to-end.
Riferimenti:- Gluonts: modellazione di serie temporali probabilistiche e neurali in Python
- carta VLDB sullo stack di previsione con gluonts
- Confronto di profondi nelle prospettive di Tensorflow e Gluonts