كيف تقارن النماذج المدمجة مسبقًا في Gluonts مع تلك الموجودة في TensorFlow

نماذج Gluonts مسبقًا

Gluonts هي مجموعة أدوات Python مصممة خصيصًا لنمذجة السلاسل الزمنية الاحتمالية. إنه مبني على أعلى إطار التعلم العميق Apache Mxnet ، ويستفيد من واجهة برمجة تطبيقات Gluon. ينصب تركيزها الأساسي على كل من حالات التجربة العلمية واستخدام الإنتاج التي تنطوي على التنبؤ بسلسلة زمنية واكتشاف الشذوذ. يحتوي Gluonts على عدد من النماذج الحديثة التي تم إنشاؤها مسبقًا والتي تؤكد على التنبؤ الاحتمالي بدلاً من مجرد تنبؤات نقطة.

تشمل النماذج التي تم تصميمها مسبقًا في Gluonts:

1. DEEPAR: نموذج الشبكة العصبية المتكررة الشهيرة التي توفر توقعات احتمالية باستخدام شبكات متكررة للانحدار التلقائي ، عادةً ما يعتمد على وحدات LSTM. تتنبأ بتعلم أنماط زمنية معقدة وإنتاج التوقعات الكمية.

2. Deepstate: يجمع هذا النموذج بين نماذج الفضاء الحكومي والتعلم العميق. إنه يدمج نماذج السلاسل الزمنية الاحتمالية الكلاسيكية (نماذج فضاء الحالة) مع الشبكات العصبية ، مما يسمح لها بتقاط الأنماط الزمنية المنظمة والموسمية بفعالية.

3. DeepFactor: نموذج عامل عميق يلتقط الأنماط الهرمية والعالمية المعقدة عبر السلاسل الزمنية المتعددة. إنه يعزز نماذج العوامل الكامنة باستخدام مكونات الشبكة العصبية العميقة لنمذجة الأنماط الشائعة التي تشاركها سلسلة متعددة.

4. MQ-CNN و MQ-RNN (الشبكات العصبية التربورية والمتكررة متعددة الربعة): تركز هذه النماذج على نمذجة العديد من الكميات في وقت واحد ، مما يوفر تنبؤات احتمالية مفصلة ، وخاصةً للتطبيقات التي تحتاج إلى تقدير الكميات.

5. LSTM الكنسي والغاوسي: متغيرات من النماذج المستندة إلى LSTM والتي تنص على توقعات احتمالية على افتراض توزيعات غاوسية أو أشكال قريبة ، تدعم التفسير الاحتمالي للتنبؤات.

6. Deepvar: تم تمديد نماذج التقييم التلقائي المتجه إلى بنية الشبكة العصبية ، مما يتيح النمذجة المشتركة لسلسلة زمنية متعددة ذات صلة.

يمكن للنماذج التعامل مع ميزات مثل الموسمية والأعياد والمتغيرات المشتركة الخارجية. يوفر Gluonts أيضًا تجريدات غنية ومكونات معيارية للتوزيعات والتحولات وكتل البناء العصبية ، وتمكين التخصيص والتطوير السريع لنماذج جديدة.

الميزات الرئيسية لنماذج Gluonts مسبقًا هي:

- التنبؤ الاحتمالي: ينتج توزيعات تنبؤية كاملة بدلاً من تقديرات النقاط ، وهي مفيدة لتقدير عدم اليقين.
- المرونة والنموذج: يمكن دمج المكونات أو تمديدها ، مما يمكّن الباحثين والممارسين من تطوير نماذج جديدة بسهولة.
- التكامل مع مجموعات البيانات والتجارب: يسهل القياس والتقييم باستخدام مجموعة واسعة من مجموعات البيانات العامة.
- دعم لمختلف أنواع السلاسل الزمنية بما في ذلك سلسلة هرمية ومتعددة المتغيرات.
- التركيز على التكاثر والتجريب العلمي.

TensorFlow نماذج مسبقة للسلسلة الزمنية

يعد TensorFlow ، الذي طورته Google ، إطارًا واسعًا للتعلم العميق مع نظام بيئي واسع. على عكس Gluonts ، فهي ليست متخصصة فقط للسلسلة الزمنية ولكنها تدعمها كواحدة من العديد من التطبيقات. يوفر TensorFlow العديد من الأدوات والمكتبات لبناء ونشر نماذج التنبؤ بسلسلة زمنية ، بما في ذلك:

1. في حين أن TFP يوفر مكونات احتمالية ، فإن نماذج التنبؤ بسلسلة زمنية احتمالية كاملة تم إنشاؤها مسبقًا مماثلة لنماذج Gluonts أقل نضجًا مثل الحزم المستقلة.

2. إضافات TensorFlow: يحتوي على طبقات ونماذج متخصصة بما في ذلك بعض الطبقات ذات الموجود الزمني مثل متغيرات LSTM وآليات الانتباه التي يمكن استخدامها لبناء نماذج تنبؤ مخصصة.

3. التنبؤ TensorFlow (عبر مشاريع الطرف الثالث ومفتوح المصدر): هناك بعض مكتبات السلاسل الزمنية القائمة على تنسورسور أوفورس مثل "Tensorflow Time Series" (لا يتم الحفاظ عليها بشكل نشط) و "TFT" تطبيقات (محول الانصهار الزمني).

4. محول الانصهار الزمني (TFT): تم تقديمه في الأصل من قبل باحثو Google Cloud AI ، TFT هو نموذج التعلم العميق على أحدث طراز للتنبؤ بسلسلة زمنية متعددة الأفق القابلة للتفسير. هناك تطبيقات TensorFlow متوفرة في المصدر المفتوح ، ولكن يتم توفيرها عمومًا كأمثلة موجهة نحو البحث بدلاً من مكتبة التنبؤ المدمجة مسبقًا بذاتها.

5. Keras API في TensorFlow: يوفر مرونة لبناء نماذج مخصصة باستخدام طبقات مثل LSTM و GRU و Conv1d والطبقات الكثيفة وآليات الانتباه لمهام التنبؤ ولكنها تتطلب المزيد من جهد تطوير المستخدم.

الفروق الرئيسية في TensorFlow لنماذج السلاسل الزمنية مسبقًا:

- إطار عمل للأغراض العامة مع قابلية تطبيق واسعة بما يتجاوز السلاسل الزمنية.
- التركيز على بناء نماذج مخصصة بدلاً من توفير نماذج واسعة النطاق مسبقًا مع واجهات برمجة التطبيقات الموحدة للتنبؤ.
- توفر احتمال TensorFlow للنمذجة الاحتمالية ولكن بدون مجموعة من النماذج الاحتمالية المخصصة للسلسلة الزمنية مثل Gluonts.
- تكامل قوي مع خطوط أنابيب الإنتاج والبنية التحتية القابلة للتطوير.
- دعم بنيات النماذج المتقدمة مثل المحولات والنماذج القائمة على الاهتمام من خلال المجتمع ورمز البحوث.

الجوانب المقارنة

نموذج التخصص
Gluonts متخصصة في التنبؤ بالسلسلة الزمنية والنمذجة الاحتمالية ، مما يوفر نظامًا بيئيًا مصممًا خصيصًا للتنبؤ والكشف عن الشذوذ مع نماذج شاملة مسبقًا. يوفر TensorFlow المرونة لبناء نماذج واسعة النطاق ، بما في ذلك التنبؤ بالسلسلة الزمنية ، ولكن مع نماذج تنبؤ أقل خارج الصندوق.

التنبؤ الاحتمالي
يعد دعم Gluonts الأصليين للنمذجة الاحتمالية وتوليد التوزيعات التنبؤية أكثر تقدماً وشمولية مقارنة بأدوات احتمالية للأغراض العامة من TensorFlow مثل احتمالية TensorFlow ، والتي تتطلب جهد إضافي لبناء نماذج تنبؤ مخصصة.

سهولة الاستخدام وواجهة برمجة التطبيقات
يوفر Gluonts تجريدات عالية المستوى مثل المقدرين والتنبؤات التي تغلف سير العمل التدريبي والاستدلال للتنبؤ ، وتسهيل التجريب السريع والمعايير. يوفر TensorFlow API Keras وأدوات احتمالية على المستوى الأدنى ، لكن المستخدمين يحتاجون إلى إنشاء معظم المكونات بأنفسهم أو تكييف نماذج المجتمع.

تنوع النماذج
يتضمن Gluonts العديد من نماذج التنبؤ الاحتمالية العصبية الحديثة جاهزة للاستخدام ، في حين توفر TensorFlow بشكل أساسي لبنات البناء (RNNs ، CNNs ، المحولات ، إلخ) وبعض تطبيقات المجتمع لنماذج متقدمة مثل TFT بدون حزمة موحدة.

قابلية التوسع والتخصيص
يمكّن كل من Gluonts و TensorFlow التخصيص العميق ، لكن تصميم Gluonts المعياري المصمم لسرعة السلاسل الزمنية لتطوير النماذج والتجريب العلمي ، في حين يتفوق إطار التعلم العميق في TensorFlow في التكامل مع أنظمة AI وبيئات الإنتاج الأوسع.

الإنتاج وقابلية التوسع
تتمتع TensorFlow بمزايا كبيرة في النشر القابل للتطوير ، والتدريب الموزعة ، والاستعداد للإنتاج بسبب نظامه الإيكولوجي الواسع بما في ذلك خدمة TensorFlow والتكامل مع المنصات السحابية. يدعم Gluonts التنفيذ المحلي وتكامل AWS Sagemaker ولكنه يركز أكثر على التجارب العلمية إلى جانب استخدام الإنتاج.

المجتمع والنظام البيئي
لدى TensorFlow قاعدة مستخدمين أكبر بكثير ونظام إيكولوجي عبر مجالات التعلم الآلي ، بما في ذلك الأدوات الغنية لأنابيب البيانات والنشر والمراقبة. لدى Gluonts مجتمعًا مناسبًا ولكنه قوي حول نمذجة السلاسل الزمنية ، وغالبًا ما يستخدم في مجتمعات الأمازون والمجتمعات الأبحاث.

ملخص الاختلافات
-يوفر Gluonts مجموعة أدوات نمذجة من السلاسل الزمنية الغنية والاحتمالية والمتخصصة مع النماذج الحديثة التي تم إنشاؤها مسبقًا ، مصممة بشكل صريح للتنبؤ واكتشاف الشذوذ.
-TensorFlow هو منصة تعليمية عميقة متعددة الاستخدامات تتيح للمستخدمين بناء نماذج تنبؤ مخصصة بأدوات قوية ولكنها توفر نماذج تنبؤ زمنية مخصصة وجاهزة للاستخدام.
- يتفوق Gluonts في التنبؤ الاحتمالي وسهولة القياس مع العديد من النماذج المدمجة مسبقًا.
- يتفوق TensorFlow في الإنتاج على نطاق واسع ، والتمديد إلى حالات استخدام الذكاء الاصطناعى المتنوعة ، والتكامل في خطوط أنابيب ML المعقدة.