Kādas ir galvenās atšķirības starp DeepAR pakalpojumā TensorFlow un GluonTS

1. Ieviešanas sistēma:
- DeepAR pakalpojumā TensorFlow: ieviests, izmantojot TensorFlow — populāru dziļās mācīšanās sistēmu.
- GluonTS: izveidots, pamatojoties uz Apache MXNet dziļo mācību sistēmu un izmanto Gluon API.

2. Modeļa sastāvdaļas:
- DeepAR pakalpojumā TensorFlow: ietver atkārtotu neironu tīklu (RNN) ar LSTM vai GRU šūnām, kas izmanto iepriekšējos laika punktus un kovariē kā ievadi.
- GluonTS: nodrošina virkni komponentu laika rindu modeļu veidošanai, tostarp neironu tīklus, varbūtības modeļus un stāvokļa telpas modeļus.

3. Modeļa izstrāde:
- DeepAR pakalpojumā TensorFlow: koncentrējas uz konkrēta modeļa DeepAR ieviešanu.
- GluonTS: visaptverošs rīku komplekts laika rindu modeļu, tostarp DeepAR un citu mūsdienīgu modeļu, izveidei un salīdzinošajai novērtēšanai.

4. Lietošana un mērķis:
- DeepAR pakalpojumā TensorFlow: galvenokārt izmanto DeepAR modeļa ieviešanai.
- GluonTS: paredzēts zinātniekiem un pētniekiem, lai ātri izstrādātu un salīdzinātu jaunus laikrindu modeļus tādiem uzdevumiem kā prognozēšana un anomāliju noteikšana.

5. Papildfunkcijas:
- DeepAR pakalpojumā TensorFlow: neietver papildu funkcijas, piemēram, datu ievadi/izvadi, modeļa novērtēšanu un diagrammu utilītas.
- GluonTS: iekļauti rīki ātrai eksperimentēšanai, tostarp datu ievade/izvade, modeļa novērtēšana un diagrammu veidošanas utilītas.

6. Iepriekš komplektētie modeļi:
- DeepAR pakalpojumā TensorFlow: neietver iepriekš komplektētos modeļus.
- GluonTS: ietver jaunāko laika rindu modeļu iepriekš komplektētas ieviešanas iespējas, kas ļauj viegli veikt jaunu algoritmu salīdzinošo novērtēšanu.

7. Modeļa novērtējums:
- DeepAR pakalpojumā TensorFlow: neietver īpašus modeļu novērtēšanas rīkus.
- GluonTS: ietver modeļu novērtēšanas rīkus un nodrošina salīdzinošās novērtēšanas sistēmu.

8. Prasības attiecībā uz datiem:
- DeepAR pakalpojumā TensorFlow: nenorāda datu prasības.
- GluonTS: atbalsta gan vienfaktoru, gan daudzfaktoru laikrindu datus.

9. Modeļa izvēles kritēriji:
- DeepAR pakalpojumā TensorFlow: nenodrošina īpašus kritērijus izvēlei starp DeepAR un citiem modeļiem.
- GluonTS: nodrošina kritērijus, kas ir līdzīgi tiem, lai izvēlētos starp automātiski regresīviem (AR) modeļiem un ETS modeļiem, iesakot DeepAR, ja datu kopai ir globāli efekti, kas uzlabotu prognozes atsevišķām laikrindām.

10. Kopiena un atbalsts:
- DeepAR pakalpojumā TensorFlow: ierobežots kopienas atbalsts.
- GluonTS: aktīvi uzturēts un izmantots Amazon, ar augošu kopienu un plašu dokumentāciju.

Rezumējot, lai gan DeepAR programmā TensorFlow un GluonTS tiek izmantotas laikrindu prognozēšanai, GluonTS ir visaptverošāks rīku komplekts, kas nodrošina plašāku rīku un funkciju klāstu laikrindu modeļu veidošanai un salīdzinošai novērtēšanai. GluonTS ir paredzēts zinātniskai lietošanai, un tajā ir iekļauti iepriekš komplektēti modeļi un rīki ātrai eksperimentēšanai, padarot to par daudzpusīgāku un plašāk pielietojamu rīku laikrindu modelēšanai[1][2][3][4][5].