Les gluont et Tensorflow offrent tous deux des modèles prédéfinis pour les prévisions de séries chronologiques, mais elles diffèrent considérablement en philosophie de conception, en offres de modèles, en cadre sous-jacent et des cas d'utilisation. Vous trouverez ci-dessous une comparaison détaillée axée sur les modèles pré-construits disponibles dans les gluont et Tensorflow.
Modèles pré-construits Gluont
Gluont est une boîte à outils Python conçue spécifiquement pour la modélisation probabiliste des séries chronologiques. Il est construit au-dessus du cadre d'apprentissage en profondeur d'Apache MXNET, tirant parti de l'API Gluon. Its primary focus is on both scientific experimentation and production use cases involving time series forecasting and anomaly detection. Les gluont contient un certain nombre de modèles prédéfinis et de pointe qui mettent l'accent sur les prévisions probabilistes plutôt que les prédictions ponctuelles.
Les modèles prédéfinis en gluont comprennent:
1. Deepar: un modèle de réseau de neurones récurrent autorégressif populaire qui fournit des prévisions probabilistes à l'aide de réseaux récurrents autorégressifs, généralement basés sur des unités LSTM. Il prévoit en apprenant des modèles temporels complexes et en produisant des prévisions quantiles.
2. Deepstate: ce modèle combine des modèles d'espace d'État avec l'apprentissage en profondeur. Il intègre des modèles de séries chronologiques probabilistes classiques (modèles d'espace d'État) avec des réseaux de neurones, ce qui lui permet de capturer efficacement les modèles temporels structurés et la saisonnalité.
3. DeepFactor: un modèle de facteur profond qui capture des modèles hiérarchiques et globaux complexes sur plusieurs séries chronologiques. Il exploite les modèles de facteurs latents utilisant des composants de réseau de neurones profonds pour modéliser les modèles communs partagés par plusieurs séries.
4. MQ-CNN et MQ-RNN (réseaux de neurones convolutionnels et récurrents multi-bantiles): ces modèles se concentrent sur la modélisation de plusieurs quantiles simultanément, fournissant des prévisions probabilistes détaillées, en particulier adaptées aux applications nécessitant une quantification d'incertitude.
5. LSTM canonique et gaussien: variantes de modèles basés sur LSTM qui produisent des prévisions probabilistes en supposant des distributions gaussiennes ou des formes canoniques, soutenant l'interprétation probabiliste des prédictions.
6. Deepvar: Modèles autorégressifs vectoriels étendus aux architectures de réseau neuronal, permettant la modélisation conjointe de plusieurs séries chronologiques connexes.
Les modèles peuvent gérer des fonctionnalités telles que la saisonnalité, les vacances et les covariables externes. Les gluonts fournissent également des abstractions riches et des composants modulaires pour les distributions, les transformations et les blocs de construction neuronaux, permettant la personnalisation et le développement rapide de nouveaux modèles.
Les caractéristiques clés des modèles pré-construits des gluont sont:
- Prévision probabiliste: produit des distributions prédictives complètes plutôt que des estimations ponctuelles, utiles pour la quantification de l'incertitude.
- Flexibilité et modularité: les composants peuvent être combinés ou étendus, permettant aux chercheurs et aux praticiens de développer facilement de nouveaux modèles.
- Intégration avec des ensembles de données et des expériences: facilite la référence et l'évaluation à l'aide d'une grande variété d'ensembles de données publiques.
- Prise en charge de divers types de séries chronologiques, y compris des séries hiérarchiques et multivariées.
- Imphase sur la reproductibilité et l'expérimentation scientifique.
Modèles prédéfinis de TensorFlow pour les séries chronologiques
Tensorflow, développé par Google, est un large cadre d'apprentissage en profondeur avec un large écosystème. Contrairement aux gluonts, il n'est pas spécialisé uniquement pour les séries chronologiques mais le prend en charge comme l'une des nombreuses applications. TensorFlow fournit plusieurs outils et bibliothèques pour créer et déployer des modèles de prévision des séries chronologiques, notamment:
1. Probabilité de TensorFlow (TFP): un module complémentaire pour la modélisation probabiliste qui prend en charge de nombreuses distributions et couches probabilistes. Bien que la TFP fournit des composants probabilistes, les modèles de prévision chronologiques probabilistes prédéfinis prédéfinissent les modèles similaires à ceux des gluonts sont moins matures en tant que packages autonomes.
2.
3. Prévision de TensorFlow (via des projets tiers et open source): Il existe des bibliothèques temporelles open source TensorFlow telles que "TensorFlow Time Series" (non maintenue activement) et "TFT" implémentations (transformateur de fusion temporelle).
4. Transformateur de fusion temporelle (TFT): Initialement introduit par les chercheurs de Google Cloud AI, TFT est un modèle d'apprentissage en profondeur de pointe pour les prévisions de séries chronologiques multi-horizon interprétables. Il existe des implémentations TensorFlow disponibles en open source, mais elles sont généralement fournies comme des exemples axés sur la recherche plutôt que comme une bibliothèque de prévision prédéfinie complète et autonome.
5. Keras API dans TensorFlow: offre une flexibilité pour créer des modèles personnalisés à l'aide de couches telles que LSTM, GRU, CONV1D, des couches denses et des mécanismes d'attention pour les tâches de prévision mais nécessite plus d'effort de développement des utilisateurs.
Distinctions clés dans TensorFlow pour les modèles de pré-construction de séries chronologiques:
- Framework à usage général avec une large applicabilité au-delà des séries chronologiques.
- Concentrez-vous sur la construction de modèles personnalisés plutôt que de fournir des modèles prédéfinis détaillés avec des API unifiées pour les prévisions.
- Disponibilité de la probabilité de tensorflow pour la modélisation probabiliste mais sans aussi riche un ensemble de modèles probabilistes chronologiques dédiés que les gluons.
- forte intégration avec les pipelines de production et les infrastructures évolutives.
- Prise en charge des architectures de modèles avancées telles que les transformateurs et les modèles basés sur l'attention via la communauté et le code de recherche.
Aspects comparatifs
Spécialisation du modèle
Gluont est spécialisé pour les prévisions de séries chronologiques et la modélisation probabiliste, offrant un écosystème conçu spécifiquement pour les prévisions et la détection d'anomalies avec des modèles complets prédéfinis. Tensorflow offre la flexibilité de construire des modèles de grande envergure, y compris les prévisions de séries chronologiques, mais avec des modèles de prévision dédiés moins prêts à l'emploi.
Prévision probabiliste
La prise en charge native de Gluont pour la modélisation probabiliste et la génération de distributions prédictives est plus avancée et complète par rapport aux outils probabilistes à usage général de TensorFlow comme la probabilité de tensorflow, qui nécessitent des efforts supplémentaires pour créer des modèles de prévision personnalisés.
Facilité d'utilisation et API
Les gluonts fournissent des abstractions de haut niveau telles que les estimateurs et les prédicteurs qui encapsulent les flux de travail de formation et d'inférence pour la prévision, facilitant l'expérimentation rapide et l'analyse comparative. Tensorflow propose l'API Keras et les outils probabilistes de niveau inférieur, mais les utilisateurs doivent construire la plupart des composants eux-mêmes ou adapter des modèles communautaires.
Diversité des modèles
Les gluont comprennent plusieurs modèles de prévision probabilistes neuronaux ultramodernes prêts à l'emploi, tandis que Tensorflow fournit principalement les éléments constitutifs (RNN, CNNS, transformateurs, etc.) et certaines implémentations communautaires de modèles avancés comme TFT sans emballage unifié.
Extensibilité et personnalisation
Les gluonts et Tensorflow permettent une personnalisation profonde, mais la conception modulaire de Gluont adaptée aux vitesses de séries chronologiques développement du modèle et à l'expérimentation scientifique, tandis que le cadre général d'apprentissage en profondeur de Tensorflow excelle dans l'intégration avec des systèmes d'IA et des environnements de production plus larges.
Production et évolutivité
Tensorflow présente des avantages importants dans le déploiement évolutif, la formation distribuée et la préparation à la production en raison de son vaste écosystème, y compris la servitude Tensorflow et l'intégration avec les plateformes cloud. Les Gluont soutient l'exécution locale et l'intégration AWS Sagemaker, mais se concentre davantage sur l'expérimentation scientifique parallèlement à l'utilisation de la production.
Communauté et écosystème
TensorFlow possède une base d'utilisateurs et un écosystème beaucoup plus importants dans les domaines d'apprentissage automatique, y compris des riches outils pour les pipelines de données, le déploiement et la surveillance. Les gluonts ont une niche mais une communauté forte autour de la modélisation des séries chronologiques, souvent utilisée dans Amazon et les communautés de recherche.
Résumé des différences
- Gluont fournit une boîte à outils de modélisation chronologique riche, probabiliste et spécialisée avec des modèles pré-construits de pointe, explicitement conçus pour la prévision et la détection des anomalies.
- Tensorflow est une plate-forme d'apprentissage en profondeur polyvalente permettant aux utilisateurs de créer des modèles de prévision personnalisés avec des outils puissants, mais offre moins de modèles de prévisions de séries chronologiques dédiés et prêts à utiliser.
- Les gluons excellent dans les prévisions probabilistes et la facilité de comparaison avec plusieurs modèles prédéfinis.
- Tensorflow excelle dans la production à grande échelle, l'extensibilité à des cas d'utilisation d'IA variés et l'intégration dans des pipelines ML complexes.