Millised on peamised erinevused DeepAR-i vahel TensorFlow ja GluonTS-is?

1. Rakendamise raamistik:
- DeepAR TensorFlow's: rakendatakse populaarse süvaõpperaamistiku TensorFlow abil.
- GluonTS: ehitatud Apache MXNeti süvaõpperaamistikule ja kasutab Gluoni API-d.

2. Mudeli komponendid:
- DeepAR TensorFlow's: sisaldab korduvat närvivõrku (RNN) koos LSTM- või GRU-rakkudega, mis võtab sisendiks varasemaid ajapunkte ja kovarieerub.
- GluonTS: pakub hulga komponente aegridade mudelite, sealhulgas närvivõrkude, tõenäosusmudelite ja olekuruumi mudelite loomiseks.

3. Mudelite väljatöötamine:
- DeepAR TensorFlow's: keskendub konkreetse mudeli DeepAR juurutamisele.
- GluonTS: põhjalik tööriistakomplekt aegridade mudelite, sealhulgas DeepAR ja muude tipptasemel mudelite koostamiseks ja võrdlusuuringute tegemiseks.

4. Kasutamine ja eesmärk:
- DeepAR TensorFlow's: kasutatakse peamiselt DeepAR-i mudeli juurutamiseks.
- GluonTS: loodud teadlastele ja teadlastele uute aegreamudelite kiireks väljatöötamiseks ja võrdlemiseks selliste ülesannete jaoks nagu prognoosimine ja anomaaliate tuvastamine.

5. Lisafunktsioonid:
- DeepAR TensorFlow's: ei sisalda lisafunktsioone, nagu andmete I/O, mudeli hindamine ja joonistamisutiliidid.
- GluonTS: sisaldab tööriistu kiireks katsetamiseks, sealhulgas andmete sisend/väljund, mudeli hindamine ja joonistamise utiliidid.

6. Eelkomplekteeritud mudelid:
- DeepAR TensorFlow's: ei hõlma eelkomplekteeritud mudeleid.
- GluonTS: sisaldab nüüdisaegsete aegridade mudelite eelkomplekteeritud rakendusi, mis võimaldab uute algoritmide hõlpsat võrdlusuuringut.

7. Mudeli hindamine:
- DeepAR TensorFlow's: ei sisalda konkreetseid tööriistu mudeli hindamiseks.
- GluonTS: sisaldab tööriistu mudelite hindamiseks ja pakub võrdlusuuringu raamistikku.

8. Andmenõuded:
- DeepAR TensorFlow's: ei täpsusta andmenõudeid.
- GluonTS: toetab nii ühe- kui ka mitmemõõtmelisi aegridade andmeid.

9. Mudeli valiku kriteeriumid:
- DeepAR TensorFlow's: ei paku konkreetseid kriteeriume DeepAR-i ja muude mudelite vahel valimiseks.
- GluonTS: pakub kriteeriume, mis on sarnased automaatregressiivsete (AR) mudelite ja ETS-mudelite valiku kriteeriumitega, soovitades DeepAR-i, kui andmekogumile on omased globaalsed mõjud, mis parandaksid üksikute aegridade prognoose.

10. Kogukond ja tugi:
- DeepAR TensorFlow's: kogukonna piiratud tugi.
- GluonTS: Amazonis aktiivselt hooldatud ja kasutatav koos kasvava kogukonna ja ulatusliku dokumentatsiooniga.

Kokkuvõtteks võib öelda, et kuigi aegridade prognoosimiseks kasutatakse nii DeepAR-i TensorFlow's kui ka GluonTS-i, on GluonTS laiaulatuslikum tööriistakomplekt, mis pakub laiemat valikut tööriistu ja funktsioone aegridade mudelite koostamiseks ja võrdlusuuringuks. GluonTS on loodud teaduslikuks kasutuseks ning sisaldab eelkomplekteeritud mudeleid ja tööriistu kiireks katsetamiseks, muutes selle mitmekülgsemaks ja laiemalt kasutatavaks aegridade modelleerimiseks[1][2][3][4][5].