النماذج المعدة مسبقًا في GluonTS وTensorFlow لها العديد من الاختلافات الرئيسية:
1. إطار التنفيذ:
- GluonTS: مبني على إطار عمل التعلم العميق Apache MXNet ويستخدم واجهة برمجة تطبيقات Gluon.
- TensorFlow: مبني على إطار عمل TensorFlow.
2. مكونات النموذج:
- GluonTS: يوفر مجموعة واسعة من المكونات لبناء نماذج السلاسل الزمنية، بما في ذلك الشبكات العصبية والنماذج الاحتمالية ونماذج مساحة الحالة.
- TensorFlow: يتضمن مجموعة متنوعة من النماذج المعدة مسبقًا لمختلف مهام التعلم الآلي، مثل تصنيف الصور واكتشاف الكائنات.
3. تطوير النموذج:
- GluonTS: مصمم للعلماء والباحثين للتطوير السريع وقياس نماذج السلاسل الزمنية الجديدة.
- TensorFlow: يُستخدم بشكل أساسي لتنفيذ نماذج محددة، مثل DeepAR.
4. الاستخدام والغرض:
- GluonTS: مجموعة أدوات شاملة لبناء نماذج السلاسل الزمنية وقياسها.
- TensorFlow: إطار أوسع لمهام التعلم العميق.
5. ميزات إضافية:
- GluonTS: يتضمن أدوات للتجربة السريعة، بما في ذلك إدخال/إخراج البيانات، وتقييم النماذج، وأدوات الرسم المساعدة.
- TensorFlow: لا يتضمن هذه الأدوات.
6. النماذج المجمعة مسبقًا:
- GluonTS: يتضمن تطبيقات مجمعة مسبقًا لنماذج السلاسل الزمنية الحديثة.
- TensorFlow: يتضمن نماذج معدة مسبقًا لمختلف المهام، ولكن ليس خصيصًا للتنبؤ بالسلاسل الزمنية.
7. تقييم النموذج:
- GluonTS: يتضمن أدوات لتقييم النموذج ويوفر إطارًا مرجعيًا.
- TensorFlow: لا يتضمن أدوات محددة لتقييم النموذج.
8. متطلبات البيانات:
- GluonTS: يدعم بيانات السلاسل الزمنية أحادية المتغير ومتعددة المتغيرات.
- TensorFlow: لا يحدد متطلبات البيانات.
9. معايير اختيار النموذج:
- GluonTS: يوفر معايير مشابهة لتلك الخاصة بالاختيار بين نماذج الانحدار التلقائي (AR) ونماذج ETS.
- TensorFlow: لا يوفر معايير محددة للاختيار بين النماذج.
10. المجتمع والدعم:
- GluonTS: تتم صيانته واستخدامه بشكل نشط في Amazon، مع مجتمع متنامٍ ووثائق واسعة النطاق.
- TensorFlow: يستخدم على نطاق واسع ويدعمه مجتمع TensorFlow.
باختصار، في حين أن كلاً من GluonTS وTensorFlow يقدمان نماذج معدة مسبقًا، فإن GluonTS عبارة عن مجموعة أدوات أكثر شمولاً مصممة خصيصًا لنمذجة السلاسل الزمنية، مع مجموعة واسعة من المكونات والأدوات للتجريب السريع. من ناحية أخرى، يعد TensorFlow إطارًا أوسع لمهام التعلم العميق، مع التركيز على تنفيذ نماذج محددة مثل DeepAR[1] [3] [4] [5].
الاستشهادات:[1] https://arxiv.org/pdf/1906.05264.pdf
[2] https://www.tensorflow.org/js/guide/premade_models
[3] https://matheo.uliege.be/bitstream/2268.2/10466/6/Master_Thesis_Final%2811%29.pdf
[4] https://dl.acm.org/doi/pdf/10.5555/3455716.3455832
[5] https://www.jmlr.org/papers/volume21/19-820/19-820.pdf