Jak si stojí předpřipravené modely v GluonTS v porovnání s modely v TensorFlow

1. Implementační rámec:
- GluonTS: Postaveno na platformě hlubokého učení Apache MXNet a používá Gluon API.
- TensorFlow: Postaveno na vrcholu rámce TensorFlow.

2. Součásti modelu:
- GluonTS: Poskytuje širokou škálu komponent pro vytváření modelů časových řad, včetně neuronových sítí, pravděpodobnostních modelů a modelů stavového prostoru.
- TensorFlow: Zahrnuje řadu předem připravených modelů pro různé úlohy strojového učení, jako je klasifikace obrázků a detekce objektů.

3. Vývoj modelu:
- GluonTS: Navrženo pro vědce a výzkumníky k rychlému vývoji a srovnávání nových modelů časových řad.
- TensorFlow: Používá se především pro implementaci konkrétních modelů, jako je DeepAR.

4. Použití a účel:
- GluonTS: Komplexní sada nástrojů pro vytváření a srovnávání modelů časových řad.
- TensorFlow: Širší rámec pro úkoly hlubokého učení.

5. Další funkce:
- GluonTS: Zahrnuje nástroje pro rychlé experimentování, včetně datových I/O, vyhodnocování modelů a nástroje pro vykreslování.
- TensorFlow: Nezahrnuje tyto nástroje.

6. Připravené modely:
- GluonTS: Zahrnuje předem připravené implementace nejmodernějších modelů časových řad.
- TensorFlow: Zahrnuje předem připravené modely pro různé úkoly, ale ne speciálně pro prognózy časových řad.

7. Hodnocení modelu:
- GluonTS: Obsahuje nástroje pro hodnocení modelů a poskytuje rámec pro srovnávání.
- TensorFlow: Nezahrnuje specifické nástroje pro vyhodnocení modelu.

8. Požadavky na údaje:
- GluonTS: Podporuje jednorozměrná i vícerozměrná data časových řad.
- TensorFlow: Nespecifikuje požadavky na data.

9. Kritéria výběru modelu:
- GluonTS: Poskytuje kritéria podobná těm pro výběr mezi modely s automatickou regresí (AR) a modely ETS.
- TensorFlow: Neposkytuje konkrétní kritéria pro výběr mezi modely.

10. Komunita a podpora:
- GluonTS: Aktivně spravované a používané na Amazonu, s rostoucí komunitou a rozsáhlou dokumentací.
- TensorFlow: Široce používané a podporované komunitou TensorFlow.

Stručně řečeno, zatímco GluonTS i TensorFlow poskytují předpřipravené modely, GluonTS je komplexnější sada nástrojů speciálně navržená pro modelování časových řad s širší škálou komponent a nástrojů pro rychlé experimentování. Na druhé straně TensorFlow je širší rámec pro úkoly hlubokého učení se zaměřením na implementaci konkrétních modelů, jako je DeepAR[1][3][4][5].