A Deepar egy valószínűségi előrejelzési modell, amelyet eredetileg fejlesztettek és népszerűsítettek a Gluonts eszközkészletben, amely az Apache MXNet mély tanulási keretrendszerére épül. Az idő múlásával a Deepar -ot más nagyobb mély tanulási keretekben is megvalósították, beleértve a TensorFlow -t is. A Deepar közötti különbségek a Tensorflow és a Gluonts között elsősorban a keretek tervezési filozófiái, megvalósításai és ökoszisztéma -integrációiból származnak.
Deepar áttekintés:
A Deepar modellek idősorok adatai valószínűsíthetően egy autoregresszív visszatérő neurális hálózat (RNN) architektúrát, általában az LSTM vagy a GRU sejtekkel. Tekintettel a kapcsolódó idősorok és az opcionális kovariátorok gyűjteményére, Deepar megtanul egy globális modellt a valószínűségi előrejelzések előállítása érdekében. A modell a valószínűség -eloszlást adja ki a jövőbeli értékek helyett, nem pedig a pontbecslések, ami lehetővé teszi a bizonytalanság számszerűsítését.
Főbb különbségek:
1. keret és ökoszisztéma:
- A Gluonts egy dedikált valószínűségi idősoros modellező eszközkészlet, amely az MXNET -re épül (a Pytorch néhány integrációja a legutóbbi verziókban). Ez magában foglalja az adatkészlet kezelésére, az átalakulásokra, a modellépítésre, az értékelésre és a kifejezetten az idősorok előrejelzésére és a rendellenességek észlelésére szabott teljes végpontok közötti megoldásokat. A Deepar a Gluonts-ban elérhető több előre elkészített legmodernebb modell egyike.
-A TensorFlow egy általános célú mély tanulási keret, amelynek hatalmas ökoszisztémája van a gépi tanuláshoz, rugalmasságot kínálva az egyedi és termelésre kész modellek kiépítéséhez. A TensorFlow Deepar megvalósításai általában önállóbb vagy kutatási szintű modellekként szolgálnak, amelyek integrálhatók a szélesebb tensorflow csővezetékekbe. A TensorFlow valószínűségi könyvtár (TFP) gyakran elosztó és valószínűségi modellező eszközöket biztosít a Deepar kiegészítéséhez.
2. Modularitás és kiterjeszthetőség:
- A Gluonts egy moduláris tervezési mintát követ, ahol a Deepar és más modellek közös alkatrészekkel, például bemeneti transzformációs csővezetékekkel, előrejelzési objektumokkal és metrikák számításával rendelkeznek. Ez megkönnyíti a modellek összehasonlítását egységes környezetben, valamint kibővíteni az összetevőket, például az eloszlást vagy az egyedi transzformációkat.
- A TensorFlow Deepar megvalósításához az adatok előfeldolgozásának, a modell edzési hurkoknak és a valószínűségi kimeneti kezelésnek a kézi felépítése szükséges. Míg a TensorFlow rugalmasságot biztosít a testreszabáshoz, a felhasználóktól többet igényel az újrahasznosítható alkatrészek felépítéséhez és a képzési/értékelési csővezetékek összehangolásához.
3. Adatkezelés és funkciók:
- A Gluonts támogatja a nagy idősoros adatkészletek streamingjét a Python iterátorok használatával, hogy elkerülje a memória fölött, és tartalmazza az idősorokhoz optimalizált beépített funkciók transzformátorokat, például az időtartam funkcióit és a kategorikus beágyazást.
- A TensorFlow implementumok a TensorFlow Data Pipelines (TF.DATA) -ra támaszkodnak az adatkészlet kezelésére, amelynek kifejezettebb kódolást igényelhet a nagyszabású vagy streaming idősorok adatainak támogatása érdekében.
4. Képzés és méretezhetőség:
- A Gluonts integrációt kínál az Amazon Sagemaker -rel a méretezhető képzéshez és a termelés telepítéséhez, minimális felhasználói erőfeszítésekkel. Az oktató osztály kivonja a képzési hurkokat és az optimalizálást.
- A TensorFlow, mivel iparági szintű szabvány, támogatja a több GPU-n és a TPU-nál elosztott képzést, robusztus szerszámokkal a megfigyelés, az ellenőrző pontok és a telepítés tensorflow-kiszolgálása, a TensorFlow Lite vagy a TensorFlow kiterjesztett (TFX) révén.
5. Valószínűségi kimeneti ábrázolás:
- A Gluonts -ban a Deepar kimenetel az előrejelzési objektumokba beágyazott valószínűségi előrejelzéseket ad ki, amelyek kvantumokat és eloszlási tulajdonságokat biztosítanak. Ez az absztrakció megkönnyíti az értékelést és a megjelenítést.
- A TensorFlow megvalósítások általában kihasználják a tensorflow valószínűség -eloszlást a kimenethez, és a veszteségek számításához és az előrejelzésekhez szükséges eloszlási paraméterek kézi kezelését igénylik.
6. API tervezése és használhatósága:
- A Gluonts a Scikit-Learn ihlette következetes becslési felületet biztosít, ahol a modellek tartalmaznak egy vonat () módszert, amely az előrejelzésre képes előrejelzőt ad vissza. Ez a tervezés elősegíti a reprodukálhatóságot és a benchmarkingot.
- A TensorFlow Deepar megvalósítások változnak, mivel nincs hivatalos szabványosított API. A felhasználóknak gyakran kell végrehajtaniuk az egyéni képzési és következtetési kódot.
7. Modellváltozatok és kiterjesztések:
- A Gluonts magában foglalja a kapcsolódó modellek közvetlen megvalósítását, mint például az MQ-RNN, a DeepState, a DeepFactor és a Transformer Architectures, lehetővé téve a zökkenőmentes kísérleteket és az együttes stratégiákat a Deepar mellett.
- A tensorflow felhasználók ilyen variánsokat építenek a semmiből, vagy adaptálják a kutatási kódbázisokat, lehetővé téve a radikális testreszabást, de további mérnöki erőfeszítéseket igényelnek.
8. Közösségi és dokumentáció:
- A Gluonts kiterjedt dokumentációt kínál, amely a valószínűségi idősor modellezésre összpontosít, ideértve az oktatóanyagokat, az adatkészleteket és az értékelési mutatókat, amelyek az előrejelzési feladatokhoz igazítottak.
- A Deepar típusú modellek tensorflow dokumentációja inkább széttöredezett, mivel a Deepar nem natív, hanem a Tensorflow-ban a közösség vagy a kutatók reprodukálják, gyakran blogbejegyzések vagy tudományos kódkibocsátások révén.
9. Integráció más ML -csővezetékekkel:
- A TensorFlow Deepar integrálható más tensorflow modellekbe és csővezetékekbe, amelyek előnyei vannak az egységes ökoszisztéma számára olyan feladatokhoz, mint a szolgáltatások extrakciója, a hiperparaméteres hangolás (a Keras tuner vagy a TensorFlow modell optimalizációs eszközkészlet) és a modell exportja.
- A Gluonts elsősorban az idősoros munkafolyamatokra összpontosít, de integrálható más MXNET modellekbe vagy exportálható a kompatibilis környezetben történő telepítésre.
10. Teljesítmény és hatékonyság:
- Mindkét keret hatékonyan kihasználja a GPU -kat a Deepar modellek képzéséhez. A Tensorflow érettsége a különféle hardverek optimalizálása és méretezhetősége szempontjából kiemelkedhet.
- A Gluonts, bár az MXNET -en alapul, a versenyképességet mutatja, és kifejezetten az idősorok munkaterhelésére tervezték, ami javítja az ilyen feladatok felhasználhatóságát.
Összefoglalva: a Gluonts-i Deepar egy speciális, moduláris és termelésre kész megvalósítás, amely egy gazdag idősoros ökoszisztémába van beágyazva, amely támogatja a valószínűségi előrejelzést. A Tensorflow Deepar megvalósítások rugalmasabbak és erősebbek a szélesebb körű mély tanulási ökoszisztémában, de a teljes végpontok közötti munkafolyamatokhoz nagyobb testreszabást igényelnek.
Hivatkozások:- Gluonts: Valószínűségi és idegi idősor modellezés Pythonban
- VLDB papír a Stack előrejelzéséről Gluonts -val
- A Deepar összehasonlítása a Tensorflow és a Gluonts perspektívákban