Gluonts og TensorFlow tilbyder begge forudbyggede modeller til tidsserier-prognoser, men de adskiller sig markant i designfilosofi, modeltilbud, underliggende rammer og brugssager. Nedenfor er en detaljeret sammenligning, der er fokuseret på de forudbyggede modeller, der er tilgængelige i Gluonts og TensorFlow.
Gluonts forudbyggede modeller
Gluonts er et Python -værktøjssæt designet specifikt til sandsynlighed for tidsserie. Det er bygget på toppen af Apache MXNET Deep Learning Framework og udnytter Gluon API. Dets primære fokus er på både videnskabelig eksperimentering og produktionsanvendelsessager, der involverer tidsserieprognoser og anomali -detektion. Gluonts indeholder et antal forudbyggede, avancerede modeller, der understreger sandsynlighedsprognoser snarere end blot punktforudsigelser.
De forudbyggede modeller i Gluonts inkluderer:
1. Deepar: En populær autoregressiv tilbagevendende neurale netværksmodel, der giver sandsynlige prognoser ved hjælp af autoregressive tilbagevendende netværk, typisk baseret på LSTM -enheder. Det forudsiger ved at lære komplekse tidsmønstre og fremstille kvantilprognoser.
2. DeepState: Denne model kombinerer modeller for statsrum med dyb læring. Det integrerer klassiske probabilistiske tidsseriemodeller (stat-rummodeller) med neurale netværk, hvilket giver det mulighed for at fange strukturerede tidsmønstre og sæsonbestemthed effektivt.
3. DeepFactor: En dyb faktormodel, der fanger komplekse hierarkiske og globale mønstre på tværs af flere tidsserier. Det udnytter latente faktormodeller ved hjælp af dybe neurale netværkskomponenter til at modellere almindelige mønstre, der deles af flere serier.
4. MQ-CNN og MQ-RNN (Multi-Quantile Convolutional og tilbagevendende neurale netværk): Disse modeller fokuserer på modellering af flere kvantiler samtidig, hvilket giver detaljerede probabilistiske prognoser, især velegnet til applikationer, der har brug for usikkerhedskvantificering.
5. Kanoniske og gaussiske LSTM: Varianter af LSTM-baserede modeller, der udsender probabilistiske prognoser, der antager Gaussiske fordelinger eller kanoniske former, understøtter probabilistisk fortolkning af forudsigelser.
6. Deepvar: Vector Autoregressive Models udvidet til neurale netværksarkitekturer, hvilket tillader fælles modellering af flere relaterede tidsserier.
Modellerne kan håndtere funktioner som sæsonbestemthed, helligdage og eksterne covariater. Gluonts leverer også rige abstraktioner og modulære komponenter til fordelinger, transformationer og neurale byggesten, hvilket muliggør tilpasning og hurtig udvikling af nye modeller.
Nøglefunktioner i Gluonts-førbyggede modeller er:
- Probabilistisk prognose: producerer fulde forudsigelige fordelinger snarere end punktestimater, nyttige til usikkerhedskvantificering.
- Fleksibilitet og modularitet: Komponenter kan kombineres eller udvides, hvilket gør det muligt for forskere og praktikere let at udvikle nye modeller.
- Integration med datasæt og eksperimenter: letter benchmarking og evaluering ved hjælp af en lang række offentlige datasæt.
- Support til forskellige tidsserier, inklusive hierarkiske og multivariate serier.
- Vægt på reproducerbarhed og videnskabelig eksperimentering.
TensorFlow forudbyggede modeller til tidsserier
Tensorflow, udviklet af Google, er en bred dyb læringsramme med et bredt økosystem. I modsætning til Gluonts er det ikke kun specialiseret til tidsserier, men understøtter det som en af mange applikationer. TensorFlow leverer flere værktøjer og biblioteker til at opbygge og implementere tidsserieprognosemodeller, herunder:
1. tensorflow sandsynlighed (TFP): En tilføjelse til probabilistisk modellering, der understøtter mange fordelinger og probabilistiske lag. Mens TFP leverer probabilistiske komponenter, er de fulde forudbyggede probabilistiske tidsserieprognosemodeller, der ligner Gluonts's, mindre modne som selvstændige pakker.
2. TensorFlow Addons: Indeholder specialiserede lag og modeller inklusive nogle tidsserierorienterede lag såsom LSTM -varianter og opmærksomhedsmekanismer, der kan bruges til at opbygge brugerdefinerede prognosemodeller.
3. tensorflow-prognoser (via tredjeparts- og open source-projekter): Der er nogle open source tensorflow-baserede tidsseriebiblioteker såsom "TensorFlow Time Series" (ikke vedligeholdt aktivt) og "TFT" -implementeringer (Temporal Fusion Transformer).
4. Temporal Fusion Transformer (TFT): Oprindeligt introduceret af Google Cloud AI-forskere, TFT er en avanceret dyb læringsmodel til fortolkbar multi-horizon-tidsserieprognoser. Der er TensorFlow-implementeringer tilgængelige i open source, men de leveres generelt som forskningsorienterede eksempler snarere end en fuld, selvstændig forudbygget prognoserbibliotek.
5. Keras API i TensorFlow: Tilbyder fleksibilitet til at opbygge brugerdefinerede modeller ved hjælp af lag som LSTM, GRU, CONV1D, tætte lag og opmærksomhedsmekanismer til prognoseopgaver, men kræver mere brugerudviklingsindsats.
De vigtigste sondringer i TensorFlow til tidsserier forudbyggede modeller:
- Generelle rammer med bred anvendelighed ud over tidsserier.
- Fokus på at opbygge brugerdefinerede modeller i stedet for at levere omfattende forudbyggede modeller med Unified API'er til prognoser.
- Tilgængelighed af tensorflow -sandsynlighed for sandsynlig modellering, men uden et så rigt sæt dedikerede tidsserier sandsynlige modeller som gluonts.
- Stærk integration med produktionsrørledninger og skalerbar infrastruktur.
- Support til avancerede modelarkitekturer såsom transformere og opmærksomhedsbaserede modeller gennem samfunds- og forskningskode.
Sammenlignende aspekter
Modelspecialisering
Gluonts er specialiseret til tidsserier for prognoser og sandsynlig modellering, der tilbyder et økosystem designet specifikt til prognoser og afvigelse med omfattende forudbyggede modeller. TensorFlow tilbyder fleksibiliteten til at opbygge vidtgående modeller, inklusive tidsserier-prognoser, men med mindre out-of-the-box, dedikerede prognosemodeller.
Probabilistisk prognoser
Gluonts oprindelige støtte til probabilistisk modellering og generering af forudsigelsesfordelinger er mere avanceret og omfattende sammenlignet med TensorFlows generelle formålstedige værktøjer som Tensorflow-sandsynlighed, som kræver yderligere indsats for at opbygge tilpassede prognosemodeller.
Brugervenlighed og API'er
Gluonts leverer abstraktioner på højt niveau, såsom estimatorer og prediktorer, der indkapsler træning og inferens arbejdsgange til prognoser, letter hurtig eksperimentering og benchmarking. TensorFlow tilbyder Keras API og lavere niveauer af probabilistiske værktøjer, men brugerne er nødt til at bygge de fleste komponenter selv eller tilpasse samfundsmodeller.
Mangfoldighed af modeller
Gluonts inkluderer adskillige avancerede neurale probabilistiske prognosemodeller klar til brug, hvorimod TensorFlow hovedsageligt giver byggestenene (RNN'er, CNN'er, transformatorer osv.) Og nogle samfundsimplementeringer af avancerede modeller som TFT uden en samlet pakke.
Udvidelighed og tilpasning
Både Gluonts og TensorFlow muliggør dyb tilpasning, men Gluonts 'modulære design, der er skræddersyet til tidsseriehastighedsmodeludvikling og videnskabelig eksperimentering, mens TensorFlows generelle dybe læringsrammer udmærker sig i integration med bredere AI -systemer og produktionsmiljøer.
Produktion og skalerbarhed
Tensorflow har betydelige fordele ved skalerbar implementering, distribueret træning og produktionsberedskab på grund af dets omfattende økosystem, herunder TensorFlow -servering og integration med skyplatforme. Gluonts understøtter lokal udførelse og AWS Sagemaker -integration, men fokuserer mere på videnskabelig eksperimentering sammen med produktionsbrug.
Samfund og økosystem
TensorFlow har en meget større brugerbase og økosystem på tværs af maskinlæringsdomæner, herunder rige værktøj til datarørledninger, implementering og overvågning. Gluonts har en niche, men stærkt samfund omkring tidsseriemodellering, der ofte bruges i Amazon og forskningssamfund.
Resumé af forskelle
-Gluonts giver en rig, probabilistisk og specialiseret tidsseriemodelleringsværktøjssæt med forudbyggede avancerede modeller, der eksplicit er designet til prognoser og anomali-detektion.
-TensorFlow er en alsidig dyb læringsplatform, der giver brugerne mulighed for at opbygge brugerdefinerede prognosemodeller med kraftfulde værktøjer, men tilbyder færre dedikerede, klar til brug tidsserieprognosemodeller.
- Gluonts udmærker sig i probabilistisk prognoser og lette benchmarking med flere forudbyggede modeller.
- Tensorflow udmærker sig i storskala produktion, udvidelighed til forskellige AI-brugssager og integration i komplekse ML-rørledninger.