Deepar adalah model peramalan probabilistik yang awalnya dikembangkan dan dipopulerkan di dalam toolkit Gluonts, yang dibangun di atas kerangka pembelajaran dalam Apache Mxnet. Seiring waktu, Deepar telah diimplementasikan dalam kerangka pembelajaran mendalam besar lainnya juga, termasuk TensorFlow. Perbedaan antara Deepar dalam TensorFlow dan Gluonts muncul terutama dari filosofi desain, implementasi, dan integrasi ekosistem kerangka kerja.
Ikhtisar Deepar:
Deepar Model Time Series Data Probabilistik Menggunakan arsitektur Autoregressive Recurrent Neural Network (RNN), umumnya dengan sel LSTM atau GRU. Diberi kumpulan rangkaian waktu terkait dan kovariat opsional, Deepar mempelajari model global untuk menghasilkan perkiraan probabilistik. Model mengeluarkan distribusi probabilitas pada nilai -nilai di masa depan, bukan estimasi titik, yang memungkinkan kuantifikasi ketidakpastian.
Perbedaan utama:
1. Kerangka kerja dan ekosistem:
- Gluonts adalah toolkit pemodelan seri waktu probabilistik khusus yang dibangun di atas MXNET (dengan beberapa integrasi ke Pytorch dalam versi terbaru). Ini termasuk solusi ujung ke ujung penuh untuk penanganan dataset, transformasi, pembangunan model, evaluasi, dan visualisasi yang dirancang khusus untuk peramalan deret waktu dan deteksi anomali. Deepar adalah salah satu dari beberapa model canggih yang sudah dibangun sebelumnya yang tersedia di Gluonts.
-TensorFlow adalah kerangka kerja pembelajaran mendalam tujuan umum dengan ekosistem yang luas untuk pembelajaran mesin, menawarkan fleksibilitas untuk membangun model khusus dan siap-produksi. Implementasi Deepar di TensorFlow biasanya berfungsi sebagai model yang lebih mandiri atau tingkat penelitian yang dapat diintegrasikan ke dalam pipa tensorflow yang lebih luas. Probability Library (TFP) TensorFlow sering kali menyediakan alat pemodelan distribusi dan probabilistik untuk melengkapi Deepar.
2. Modularitas dan ekstensibilitas:
- Gluonts mengikuti pola desain modular di mana Deepar dan model lain berbagi komponen umum seperti pipa transformasi input, objek perkiraan, dan perhitungan metrik. Ini membuatnya lebih mudah untuk membandingkan model di lingkungan yang terpadu serta memperluas komponen seperti distribusi atau transformasi khusus.
- Implementasi TensorFlow Deepar mungkin memerlukan lebih banyak konstruksi manual preprocessing data, loop pelatihan model, dan penanganan output probabilistik. Sementara TensorFlow memberikan fleksibilitas untuk kustomisasi, itu juga menuntut lebih banyak dari pengguna untuk membangun komponen yang dapat digunakan kembali dan mengatur pelatihan/pipa evaluasi.
3. Penanganan dan fitur data:
- Gluonts mendukung streaming set data seri waktu besar menggunakan python iterator untuk menghindari overhead memori dan termasuk transformator fitur bawaan yang dioptimalkan untuk rangkaian waktu, seperti fitur indeks waktu dan embeddings kategorikal.
- Implementasi TensorFlow Bergantung pada TensorFlow Data Pipelines (TF.Data) untuk penanganan dataset, yang mungkin memerlukan pengkodean yang lebih eksplisit untuk mendukung data seri waktu skala besar atau streaming.
4. Pelatihan dan skalabilitas:
- Gluonts menawarkan integrasi dengan Amazon Sagemaker untuk pelatihan yang dapat diskalakan dan penyebaran produksi dengan upaya pengguna minimal. Kelas pelatih abstrak pelatihan loop dan optimasi.
- TensorFlow, menjadi standar industri di seluruh industri, mendukung pelatihan terdistribusi pada beberapa GPU dan TPU secara asli, dengan perkakas yang kuat untuk memantau, pos pemeriksaan, dan penyebaran melalui penyajaman TensorFlow, TensorFlow Lite, atau TensorFlow Extended (TFX).
5. Representasi Output Probabilistik:
- Di Gluonts, deepar output prakiraan probabilistik yang dienkapsulasi dalam objek perkiraan, yang menyediakan kuantil dan sifat distribusi. Abstraksi ini memfasilitasi evaluasi dan visualisasi.
- Implementasi TensorFlow biasanya memanfaatkan distribusi probabilitas TensorFlow untuk output, membutuhkan penanganan manual parameter distribusi untuk perhitungan dan prediksi kerugian.
6. Desain dan kegunaan API:
- Gluonts menyediakan antarmuka estimator yang konsisten, terinspirasi oleh scikit-learn, di mana model memiliki metode kereta () Mengembalikan prediktor yang mampu meramalkan. Desain ini menumbuhkan reproduktifitas dan pembandingan.
- Implementasi TensorFlow Deepar bervariasi karena tidak ada API standar resmi. Pengguna sering perlu menerapkan pelatihan khusus dan kode inferensi.
7. Varian model dan ekstensi:
- Gluonts mencakup implementasi langsung dari model terkait seperti MQ-RNN, Deepstate, Deepfactor, dan Transformer Architectures, yang memungkinkan eksperimen yang mulus dan strategi ensemble bersama Deepar.
- Pengguna TensorFlow membangun varian seperti itu dari awal atau mengadaptasi basis kode penelitian, memungkinkan kustomisasi yang lebih radikal tetapi membutuhkan upaya rekayasa tambahan.
8. Komunitas dan Dokumentasi:
- Gluonts menawarkan dokumentasi luas yang berfokus pada pemodelan deret waktu probabilistik, termasuk tutorial, integrasi dataset, dan metrik evaluasi yang disesuaikan dengan tugas peramalan.
- Dokumentasi TensorFlow untuk model tipe Deepar lebih terfragmentasi karena Deepar bukan asli tetapi direproduksi oleh masyarakat atau peneliti di TensorFlow, seringkali melalui posting blog atau rilis kode akademik.
9. Integrasi dengan jaringan pipa ML lainnya:
- Tensorflow Deepar dapat diintegrasikan dengan model dan saluran pipa tensorflow lainnya, mendapat manfaat dari ekosistem terpadu untuk tugas -tugas seperti ekstraksi fitur, tuning hiperparameter (melalui keras tuner atau toolkit optimasi model TensorFlow), dan ekspor model.
- Gluonts terutama berfokus pada alur kerja seri waktu tetapi dapat diintegrasikan dengan model MXNET lainnya atau diekspor untuk penyebaran di lingkungan yang kompatibel.
10. Kinerja dan Efisiensi:
- Kedua kerangka kerja memanfaatkan GPU secara efisien untuk melatih model Deepar. Kematangan TensorFlow dapat keluar dalam hal optimasi dan skalabilitas pada beragam perangkat keras.
- Gluonts, sementara berdasarkan MXNET, menunjukkan kinerja kompetitif dan dirancang khusus untuk beban kerja deret waktu, yang meningkatkan kegunaan untuk tugas -tugas tersebut.
Singkatnya, Deepar di Gluonts adalah implementasi khusus, modular, dan siap-produksi yang tertanam dalam rangkaian waktu kaya ekosistem yang mendukung peramalan probabilistik. Implementasi TensorFlow Deepar lebih fleksibel dan kuat dalam ekosistem pembelajaran mendalam yang lebih luas tetapi membutuhkan lebih banyak penyesuaian untuk alur kerja seri waktu ujung ke ujung.
Referensi:- Gluonts: Pemodelan seri waktu probabilistik dan saraf di Python
- Kertas Vldb pada Tumpukan Peramalan dengan Gluonts
- Membandingkan Deepar dalam Perspektif Tensorflow dan Gluonts