Gluonts en Tensorflow bieden beide vooraf gebouwde modellen voor tijdreeksvoorspelling, maar ze verschillen aanzienlijk in ontwerpfilosofie, modelaanbod, onderliggende raamwerk en use cases. Hieronder is een gedetailleerde vergelijking gericht op de vooraf gebouwde modellen die beschikbaar zijn in gluonts en tensorflow.
Gluonts vooraf gebouwde modellen
Gluonts is een Python -toolkit die speciaal is ontworpen voor probabilistische tijdreeksmodellering. Het is gebouwd bovenop het Apache MXNet Deep Learning Framework, die de Gluon API gebruikt. De primaire focus ligt op zowel wetenschappelijke experimenten als productiegebruiksgevallen met tijdreeksvoorspelling en anomaliedetectie. Gluonts bevat een aantal vooraf gebouwde, ultramoderne modellen die de nadruk leggen op probabilistische voorspelling in plaats van alleen maar voorspellingen.
De vooraf gebouwde modellen in Gluonts zijn:
1. Deepar: een populair autoregressief terugkerend neuraal netwerkmodel dat probabilistische voorspellingen biedt met behulp van autoregressieve terugkerende netwerken, meestal gebaseerd op LSTM -eenheden. Het voorspelt door complexe tijdelijke patronen te leren en kwantiele voorspellingen te produceren.
2. DeepState: dit model combineert statusruimtemodellen met diep leren. Het integreert klassieke probabilistische tijdreeksenmodellen (status-space-modellen) met neurale netwerken, waardoor het gestructureerde tijdelijke patronen en seizoensgebondenheid effectief kan vastleggen.
3. DeepFactor: een diep factormodel dat complexe hiërarchische en globale patronen vastlegt in meerdere tijdreeksen. Het maakt gebruik van latente factor -modellen met behulp van diepe neurale netwerkcomponenten om gemeenschappelijke patronen te modelleren die worden gedeeld door meerdere series.
4. MQ-CNN en MQ-RNN (multi-kwantiele convolutionele en terugkerende neurale netwerken): deze modellen richten zich op het tegelijkertijd modelleren van meerdere kwantielen, waardoor gedetailleerde probabilistische voorspellingen worden geboden, vooral geschikt voor toepassingen die onzekerheidskwantificering nodig hebben.
5. Canonieke en Gaussiaanse LSTM: varianten van op LSTM gebaseerde modellen die probabilistische voorspellingen uitvoert die Gaussiaanse distributies of canonieke vormen uitgaan, ter ondersteuning van probabilistische interpretatie van voorspellingen.
6. Deepvar: Vector Autoregressieve modellen zijn uitgebreid tot neurale netwerkarchitecturen, waardoor gezamenlijke modellering van meerdere gerelateerde tijdreeksen mogelijk is.
De modellen kunnen functies zoals seizoensinvloeden, vakanties en externe covariaten aan. Gluonts biedt ook rijke abstracties en modulaire componenten voor distributies, transformaties en neurale bouwstenen, waardoor aanpassing en snelle ontwikkeling van nieuwe modellen mogelijk worden.
Belangrijkste kenmerken van gluonts vooraf gebouwde modellen zijn:
- Probabilistische voorspelling: produceert volledige voorspellende distributies in plaats van puntschattingen, nuttig voor onzekerheidskwantificering.
- Flexibiliteit en modulariteit: componenten kunnen worden gecombineerd of uitgebreid, waardoor onderzoekers en beoefenaars gemakkelijk nieuwe modellen kunnen ontwikkelen.
- Integratie met datasets en experimenten: vergemakkelijkt benchmarking en evaluatie met behulp van een breed scala aan openbare datasets.
- Ondersteuning voor verschillende typen van tijdreeksen, waaronder hiërarchische en multivariate series.
- De nadruk op reproduceerbaarheid en wetenschappelijke experimenten.
Tensorflow vooraf gebouwde modellen voor tijdreeksen
Tensorflow, ontwikkeld door Google, is een breed diepleerdichtkader met een breed ecosysteem. In tegenstelling tot gluonts, is het niet alleen gespecialiseerd voor tijdreeksen, maar ondersteunt het het als een van de vele toepassingen. TensorFlow biedt verschillende tools en bibliotheken om modellen voor tijdreeksen te bouwen en te implementeren, waaronder:
1. Tensorflow-waarschijnlijkheid (TFP): een add-on voor probabilistische modellering die veel distributies en probabilistische lagen ondersteunt. Hoewel TFP probabilistische componenten biedt, zijn volledige vooraf gebouwde probabilistische tijdreeksvoorspellingsmodellen die vergelijkbaar zijn met Gluonts's minder volwassen als zelfstandige pakketten.
2. Tensorflow -add -ons: bevat gespecialiseerde lagen en modellen, waaronder enkele tijdreeks georiënteerde lagen zoals LSTM -varianten en aandachtsmechanismen die kunnen worden gebruikt om aangepaste voorspellingsmodellen te bouwen.
3. Tensorflow-voorspelling (via derden- en open-source projecten): er zijn enkele open-source Tensorflow-gebaseerde tijdreeksenbibliotheken zoals "TensorFlow Time Series" (niet actief onderhouden) en "TFT" -implementaties (Temporal Fusion Transformer).
4. Temporal Fusion Transformer (TFT): Oorspronkelijk geïntroduceerd door Google Cloud AI-onderzoekers, TFT is een ultramodern diepleermodel voor interpreteerbare multi-Horizon Time Series-voorspelling. Er zijn tensorflow-implementaties beschikbaar in open source, maar ze worden over het algemeen verstrekt als onderzoeksgerichte voorbeelden in plaats van een volledige, zelfstandige vooraf gebouwde voorspellingsbibliotheek.
5. Keras API in TensorFlow: biedt flexibiliteit om aangepaste modellen te bouwen met behulp van lagen zoals LSTM, Gru, Conv1D, dichte lagen en aandachtsmechanismen voor het voorspellen van taken, maar vereist meer inspanningen voor gebruikersontwikkeling.
Belangrijkste onderscheidingen in tensorflow voor voorgebouwde tijdreeksen:
- Algemeen kader met brede toepasbaarheid na tijdreeksen.
- Focus op het bouwen van aangepaste modellen in plaats van uitgebreide vooraf gebouwde modellen te bieden aan uniforme API's voor voorspelling.
- Beschikbaarheid van tensorflow waarschijnlijkheid voor probabilistische modellering maar zonder een zo rijke set van speciale tijdreeks probabilistische modellen als gluonts.
- Sterke integratie met productiepijpleidingen en schaalbare infrastructuur.
- Ondersteuning voor geavanceerde modelarchitecturen zoals transformatoren en op aandacht gebaseerde modellen via community- en onderzoekscode.
Vergelijkende aspecten
Modelspecialisatie
Gluonts is gespecialiseerd voor tijdreeksvoorspelling en probabilistische modellering, en biedt een ecosysteem dat speciaal is ontworpen voor voorspelling en anomaliedetectie met uitgebreide vooraf gebouwde modellen. TensorFlow biedt de flexibiliteit om brede modellen te bouwen, inclusief tijdreeksvoorspelling, maar met minder out-of-the-box, speciale voorspellingsmodellen.
Probabilistische voorspelling
De inheemse ondersteuning van Gluonts voor probabilistische modellering en het genereren van voorspellende distributies is geavanceerder en uitgebreider in vergelijking met de algemene probabilistische tools van TensorFlow, zoals TensorFlow-waarschijnlijkheid, die extra inspanningen vereisen om op maat gemaakte voorspellingsmodellen te bouwen.
Gebruiksgemak en API's
Gluonts biedt abstracties op hoog niveau zoals schatters en voorspellers die training en inferentieworkflows inkapselen voor voorspelling, waardoor snelle experimenten en benchmarking worden vergemakkelijkt. TensorFlow biedt de Keras API en probabilistische tools op lager niveau, maar gebruikers moeten de meeste componenten zelf bouwen of community-modellen aanpassen.
Diversiteit aan modellen
Gluonts omvatten verschillende ultramoderne neurale probabilistische voorspellingsmodellen die klaar zijn voor gebruik, terwijl TensorFlow voornamelijk de bouwstenen (RNN's, CNN's, Transformers, enz.) En enkele gemeenschapsimplementaties van geavanceerde modellen zoals TFT zonder een verenigd pakket biedt.
Uitbreidbaarheid en aanpassing
Zowel Gluonts als TensorFlow maken diepe aanpassing mogelijk, maar het modulaire ontwerp van Gluonts op maat gemaakt op tijdreeks Modelontwikkeling en wetenschappelijke experimenten, terwijl het algemene diepleren van TensorFlow het diepgaande leerkader uitblinkt in integratie met bredere AI -systemen en productieomgevingen.
Productie en schaalbaarheid
Tensorflow heeft aanzienlijke voordelen in schaalbare implementatie, gedistribueerde training en productie -gereedheid vanwege het uitgebreide ecosysteem, inclusief TensorFlow -service en integratie met cloudplatforms. Gluonts ondersteunt lokale uitvoering en AWS Sagemaker -integratie, maar richt zich meer op wetenschappelijke experimenten naast productiegebruik.
Gemeenschap en ecosysteem
TensorFlow heeft een veel groter gebruikersbestand en ecosysteem over machine learning -domeinen, waaronder rijke tooling voor datapijplijnen, implementatie en monitoring. Gluonts heeft een niche maar een sterke gemeenschap rond tijdreeksenmodellering, vaak gebruikt binnen Amazon en onderzoeksgemeenschappen.
Samenvatting van verschillen
-Gluonts biedt een rijke, probabilistische en gespecialiseerde tijdreeksmodelleringstoolkit met vooraf gebouwde ultramoderne modellen, expliciet ontworpen voor voorspelling en anomaliedetectie.
-TensorFlow is een veelzijdig diepleerplatform waarmee gebruikers aangepaste voorspellingsmodellen kunnen bouwen met krachtige tools, maar biedt minder speciale, kant-en-klare tijdreeksvoorspellingsmodellen.
- Gluonts blinkt uit in probabilistische voorspelling en gemak van benchmarking met verschillende vooraf gebouwde modellen.
- Tensorflow blinkt uit in grootschalige productie, uitbreidbaarheid tot gevarieerde AI-use cases en integratie in complexe ML-pijpleidingen.