Kokie yra pagrindiniai skirtumai tarp DeepAR TensorFlow ir GluonTS

1. Įdiegimo sistema:
- DeepAR TensorFlow: įdiegta naudojant TensorFlow, populiarią giluminio mokymosi sistemą.
- GluonTS: sukurta ant Apache MXNet gilaus mokymosi sistemos ir naudoja Gluon API.

2. Modelio komponentai:
- DeepAR TensorFlow: apima pasikartojantį neuronų tinklą (RNN) su LSTM arba GRU ląstelėmis, kuris naudoja ankstesnius laiko taškus ir kinta kaip įvestis.
– GluonTS: teikia daugybę komponentų, skirtų laiko eilučių modeliams kurti, įskaitant neuroninius tinklus, tikimybinius modelius ir būsenos erdvės modelius.

3. Modelio kūrimas:
- DeepAR TensorFlow: dėmesys sutelkiamas į konkretaus modelio DeepAR įgyvendinimą.
- GluonTS: išsamus įrankių rinkinys, skirtas laiko eilučių modeliams, įskaitant DeepAR ir kitus naujausius modelius, kurti ir lyginamajai analizei atlikti.

4. Naudojimas ir paskirtis:
- DeepAR TensorFlow: pirmiausia naudojamas DeepAR modeliui įgyvendinti.
- GluonTS: sukurta mokslininkams ir tyrėjams, kad galėtų greitai kurti ir lyginti naujus laiko eilučių modelius tokioms užduotims kaip prognozavimas ir anomalijų aptikimas.

5. Papildomos funkcijos:
- DeepAR TensorFlow: neapima papildomų funkcijų, pvz., duomenų įvesties / išvesties, modelio įvertinimo ir braižymo paslaugų.
- GluonTS: apima greito eksperimentavimo įrankius, įskaitant duomenų įvesties / išvesties, modelio įvertinimo ir braižymo priemones.

6. Iš anksto komplektuojami modeliai:
- DeepAR TensorFlow: neapima iš anksto susietų modelių.
- GluonTS: apima iš anksto susietus naujausių laiko eilučių modelių diegimus, leidžiančius lengvai palyginti naujus algoritmus.

7. Modelio įvertinimas:
- DeepAR TensorFlow: neapima konkrečių modelio vertinimo įrankių.
- GluonTS: apima modelio vertinimo įrankius ir lyginamosios analizės sistemą.

8. Reikalavimai duomenims:
- DeepAR TensorFlow: nenurodo duomenų reikalavimų.
- GluonTS: palaiko ir vienmačius, ir daugiamačius laiko eilučių duomenis.

9. Modelio pasirinkimo kriterijai:
- DeepAR TensorFlow: nepateikia konkrečių kriterijų, pagal kuriuos būtų galima pasirinkti tarp DeepAR ir kitų modelių.
– GluonTS: pateikiami kriterijai, panašūs į tuos, kai pasirenkami automatinio regresyvumo (AR) modeliai ir ETS modeliai, rekomenduojant DeepAR, jei duomenų rinkiniui būdingas visuotinis poveikis, kuris pagerintų atskirų laiko eilučių prognozes.

10. Bendruomenė ir palaikymas:
- DeepAR TensorFlow: ribotas bendruomenės palaikymas.
- GluonTS: aktyviai prižiūrima ir naudojama „Amazon“, auga bendruomenė ir gausi dokumentacija.

Apibendrinant galima teigti, kad „DeepAR TensorFlow“ ir „GluonTS“ yra naudojami laiko eilučių prognozavimui, „GluonTS“ yra išsamesnis įrankių rinkinys, kuriame pateikiamas platesnis įrankių ir funkcijų, skirtų laiko eilučių modeliams kurti ir lyginti, spektras. GluonTS sukurtas mokslinio naudojimo atvejams ir apima iš anksto susietus modelius bei įrankius greitam eksperimentavimui, todėl jis yra universalesnis ir plačiau taikomas laiko eilučių modeliavimo įrankis[1][2][3][4][5].