„Deepar“ yra tikimybinis prognozavimo modelis, iš pradžių sukurtas ir išpopuliarintas „Gluonts“ įrankių rinkinyje, kuris yra sukurtas „Apache MXNET“ giluminio mokymosi sistemoje. Laikui bėgant, „Deepar“ buvo įdiegtas ir kitose pagrindinėse giluminio mokymosi sistemose, įskaitant „Tensorflow“. Skirtumai tarp „Deepar“ „Tensorflow“ ir „Gluonts“ kyla daugiausia dėl rėmų projektavimo filosofijų, įgyvendinimų ir ekosistemų integracijų.
„Deepar“ apžvalga:
„Deepar“ modeliai laiko eilutės duomenys Tikimybę, naudojant autoregresyvų pasikartojančio nervinio tinklo (RNN) architektūrą, dažniausiai naudojant LSTM arba GRU ląsteles. Atsižvelgiant į susijusių laiko eilučių ir pasirenkamų kovariacinių medžiagų kolekciją, „Deepar“ mokosi visuotinio modelio, skirto generuoti tikimybines prognozes. Modelis išveda tikimybės pasiskirstymą, palyginti su būsimomis vertėmis, o ne taškų įvertinimais, o tai leidžia kiekybiškai įvertinti neapibrėžtį.
Pagrindiniai skirtumai:
1. Framework ir Ecosystem:
- „Gluonts“ yra specialus tikimybinių laiko eilučių modeliavimo įrankių rinkinys, sukurtas „MXNET“ (su tam tikru integracija į „Pytorch“ naujausiose versijose). Tai apima visus duomenų rinkinių tvarkymo, transformacijų, modelio kūrimo, vertinimo ir vizualizacijos sprendimus, pritaikytus specialiai laiko eilučių prognozavimui ir anomalijos aptikimui. „Deepar“ yra vienas iš daugelio iš anksto pastatytų moderniausių modelių, kuriuos galima rasti „Gluonts“.
-„Tensorflow“ yra bendrosios paskirties giluminio mokymosi sistema, turinti didžiulę mašinų mokymosi ekosistemą, siūlanti lankstumą kurti pasirinktinius ir gamybai paruoštus modelius. „Deepar“ diegimas „Tensorflow“ paprastai tarnauja kaip autonomiškesni ar tyrimų lygio modeliai, kuriuos galima integruoti į platesnius „Tensorflow“ vamzdynus. „Tensorflow“ tikimybės biblioteka (TFP) dažnai teikia paskirstymo ir tikimybines modeliavimo įrankius, kad papildytų „Deepar“.
2. Moduliškumas ir išplėtimas:
- „Gluonts“ seka moduliniu dizaino modeliu, kai „Deepar“ ir kiti modeliai dalijasi įprastais komponentais, tokiais kaip įvesties transformacijos vamzdynai, prognozuojami objektai ir metrikos skaičiavimas. Tai leidžia lengviau palyginti modelius vieningoje aplinkoje, taip pat išplėsti komponentus, tokius kaip paskirstymas ar pasirinktinės transformacijos.
- „Tensorflow Deepar“ įgyvendinimams gali reikėti daugiau rankiniu būdu sukurti duomenų išankstinį apdorojimą, modelio treniruočių kilpas ir tikimybinį išvesties tvarkymą. Nors „TensorFlow“ suteikia lankstumo pritaikymui, tačiau vartotojai taip pat reikalauja daugiau nei naudoti daugkartinio naudojimo komponentus ir orkestruoti mokymo/vertinimo vamzdynus.
3. Duomenų tvarkymas ir funkcijos:
- „Gluonts“ palaiko didelių laiko eilučių duomenų rinkinių srautinį transliaciją naudojant „Python“ iteratorius, kad būtų išvengta atminties pridėtinių išlaidų, ir apima įmontuotus funkcijų transformatorius, optimizuotus laiko eilutėms, tokioms kaip laiko indekso funkcijos ir kategoriniai įterpimai.
- „Tensorflow“ diegimai priklauso nuo „Tensorflow“ duomenų vamzdynų (TF.DATA) duomenų rinkinio tvarkymui, kuriam gali prireikti aiškesnio kodavimo, kad būtų galima palaikyti didelio masto ar transliacijos laiko eilučių duomenis.
4. Mokymas ir mastelio keitimas:
- „Gluonts“ siūlo integraciją su „Amazon Sagemaker“, skirtą keičiamam mokymui ir gamybos diegimui, naudodamas minimalias vartotojo pastangas. Trenerio klasė Abejotina treniruočių kilpos ir optimizavimas.
- „Tensorflow“, būdamas visos pramonės standartas, palaiko paskirstytus daugialypių GPU ir TPU mokymus, naudodamas tvirtus įrankius, skirtus stebėti, patikrinti ir diegti per „Tensorflow“, „Tensorflow Lite“ ar „Tensorflow“ (TFX).
5. Tikimybinis išvesties vaizdas:
- „Gluonts“ „Deepar“ išveda tikimybines prognozes, įtrauktas į prognozuojamus objektus, kurie suteikia kvantus ir pasiskirstymo savybes. Ši abstrakcija palengvina vertinimą ir vizualizaciją.
- „Tensorflow“ įgyvendinimai paprastai pasitelkia „TensorFlow“ tikimybės pasiskirstymą išvestims, reikalaujant rankinio paskirstymo parametrų tvarkymo nuostolių skaičiavimui ir prognozėms.
6. API dizainas ir patogumas:
- „Gluonts“ pateikia nuoseklią sąmato sąsają, įkvėptą „Scikit-Learn“, kur modeliai turi traukinio () metodą, grąžinantį prognozę, galinčią prognozuoti. Šis dizainas skatina atkuriamumą ir palyginimą.
- „Tensorflow Deepar“ įgyvendinimai skiriasi, nes nėra oficialaus standartizuotos API. Vartotojams dažnai reikia įdiegti pasirinktinį mokymo ir išvadų kodą.
7. Modelio variantai ir plėtiniai:
- „Gluonts“ apima tiesioginį susijusių modelių, tokių kaip MQ-RNN, „Deepstate“, „Deepfactor“ ir „Transformer“ architektūros, diegimą, leidžiantį sklandžiai eksperimentuoti ir ansamblio strategijas kartu su „Deepar“.
- „Tensorflow“ vartotojai sukuria tokius variantus nuo nulio arba pritaiko tyrimų kodų bazes, įgalindami radikalesnį pritaikymą, tačiau reikia papildomų inžinerinių pastangų.
8. Bendruomenė ir dokumentacija:
- „Gluonts“ siūlo išsamią dokumentaciją, orientuotą į tikimybinių laiko eilučių modeliavimą, įskaitant vadovėlių, duomenų rinkinių integraciją ir vertinimo metriką, pritaikytą užduotims prognozuoti.
- „Deepar“ tipo modelių „Tensorflow“ dokumentacija yra labiau suskaidyta, nes „Deepar“ nėra gimtoji, tačiau dauginasi bendruomenė ar tyrėjai „Tensorflow“, dažnai per tinklaraščio įrašus ar akademinio kodo leidimus.
9. Integracija su kitais ML vamzdynais:
- „Tensorflow Deepar“ gali būti integruotas su kitais „Tensorflow“ modeliais ir vamzdynais, kuriems naudinga vieninga ekosistema, skirta tokioms užduotims kaip funkcijų ištraukimas, hiperparametro derinimas (per „Keras Tuner“ arba „Tensorflow“ modelio optimizavimo įrankių rinkinį) ir modelio eksportą.
- „Gluonts“ daugiausia dėmesio skiria laiko eilučių darbo eigoms, tačiau gali būti integruotas su kitais „MXNET“ modeliais arba eksportuojama diegimui suderinamoje aplinkoje.
10. Našumas ir efektyvumas:
- Abi sistemos efektyviai panaudoja GPU, kad mokytų „Deepar“ modelius. „Tensorflow“ brandumas gali išsiaiškinti įvairios aparatūros optimizavimą ir mastelio keitimą.
- „Gluonts“, nors ir remiantis „MXNET“, rodo konkurencinį našumą ir yra skirtas specialiai laiko eilučių darbo krūviams, o tai padidina tokių užduočių naudojimą.
Apibendrinant galima pasakyti, kad „Deepar in Gluonts“ yra specializuotas, modulinis ir gamybai paruoštas įgyvendinimas, įterptas į turtingų laiko eilučių ekosistemą, palaikančią tikimybinę prognozavimą. „Tensorflow Deepar“ diegimai yra lankstesni ir galingesni platesnėje giluminio mokymosi ekosistemoje, tačiau reikalauja daugiau pritaikymo visoms darbo laiko eilutės darbo eigoms.
Nuorodos:- „Gluonts“: tikimybinės ir neuroninės laiko eilutės modeliavimas Python
- VLDB dokumentas apie „Gluonts“ prognozavimo programą
- palyginti „Deepar“ „Tensorflow“ ir „Gluonts“ perspektyvose