Gluonts und TensorFlow bieten beide vorgefertigte Modelle für die Zeitreihenprognose an, unterscheiden sich jedoch erheblich in der Designphilosophie, den Modellangeboten, dem zugrunde liegenden Rahmen und den Anwendungsfällen. Im Folgenden finden Sie einen detaillierten Vergleich, der sich auf die vorgefertigten Modelle konzentriert, die in Gluonten und Tensorflow verfügbar sind.
Gluonts vorgefertigte Modelle
Gluonts ist ein Python -Toolkit, das speziell für die probabilistische Zeitreihenmodellierung entwickelt wurde. Es ist auf dem Apache MXNET Deep Learning -Framework aufgebaut und nutzt die Gluon -API. Der Hauptaugenmerk liegt sowohl auf wissenschaftlichen Experimenten als auch auf Produktionswendungsfällen mit Zeitreihenprognose und Anomalieerkennung. Gluonts enthält eine Reihe vorgefertigter, hochmoderner Modelle, die die probabilistische Prognose eher als nur Punktvorhersagen betonen.
Die vorgefertigten Modelle in Gluonten umfassen:
1. Deepar: Ein beliebtes autoregressives rezidivierendes neuronales Netzwerkmodell, das probabilistische Prognosen mit autoregressiven wiederkehrenden Netzwerken liefert, die typischerweise auf LSTM -Einheiten basieren. Es prognostiziert, indem es komplexe zeitliche Muster lernt und quantile Prognosen erzeugt.
2. DeepState: Dieses Modell kombiniert Staatsraummodelle mit Deep Learning. Es integriert klassische probabilistische Zeitreihenmodelle (State-Raum-Modelle) in neuronale Netze, sodass es strukturierte zeitliche Muster und Saisonalität effektiv erfassen kann.
3.. Es nutzt latente Faktormodelle, die tiefe neuronale Netzwerkkomponenten verwenden, um gemeinsame Muster zu modellieren, die von mehreren Serien geteilt werden.
4..
5. Kanonische und Gaußsche LSTM: Varianten von LSTM-basierten Modellen, die probabilistische Prognosen ausgeben, die Gaußsche Verteilungen oder kanonische Formen annehmen, was die probabilistische Interpretation von Vorhersagen unterstützt.
6. Deepvar: Autoregressive Modelle Vektor wurden auf neuronale Netzwerkarchitekturen ausgedehnt, wodurch die gemeinsame Modellierung mehrerer verwandter Zeitreihen ermöglicht wird.
Die Modelle können Funktionen wie Saisonalität, Feiertage und externe Kovariaten abwickeln. Gluonts bietet auch umfangreiche Abstraktionen und modulare Komponenten für Verteilungen, Transformationen und neuronale Bausteine, wodurch die Anpassung und die schnelle Entwicklung neuer Modelle ermöglicht werden.
Die wichtigsten Merkmale von vorgefertigten Gluonten sind:
- Probabilistische Vorhersage: Erzeugt die vollständige Vorhersageverteilungen und nicht über Punktschätzungen, die für die Quantifizierung der Unsicherheit nützlich sind.
- Flexibilität und Modularität: Komponenten können kombiniert oder erweitert werden, sodass Forscher und Praktiker leicht neue Modelle entwickeln können.
- Integration mit Datensätzen und Experimenten: Erleichtert das Benchmarking und die Bewertung mit einer Vielzahl von öffentlichen Datensätzen.
- Unterstützung für verschiedene Zeitreihenstypen, einschließlich hierarchischer und multivariater Serien.
- Betonung der Reproduzierbarkeit und wissenschaftlichen Experimente.
Tensorflow Vorgefertigte Modelle für Zeitreihen
TensorFlow, entwickelt von Google, ist ein breites Deep Learning -Framework mit einem breiten Ökosystem. Im Gegensatz zu Gluonts ist es nicht nur für Zeitreihen spezialisiert, unterstützt sie jedoch als eine von vielen Anwendungen. TensorFlow bietet mehrere Tools und Bibliotheken zum Erstellen und Bereitstellen von Zeitreihenprognosemodellen, darunter:
1. Tensorflowwahrscheinlichkeit (TFP): Ein Add-On für die probabilistische Modellierung, die viele Verteilungen und probabilistische Schichten unterstützt. Während TFP probabilistische Komponenten liefert, sind vollständige vorgefertigte probabilistische Zeitreihenprognosemodelle, die den Gluonts ähnlich sind, weniger ausgereift wie eigenständige Pakete.
2. TensorFlow Addons: Enthält spezielle Ebenen und Modelle, einschließlich einiger zeitreizorientierter Ebenen wie LSTM -Varianten und Aufmerksamkeitsmechanismen, mit denen benutzerdefinierte Prognosemodelle erstellt werden können.
3. TensorFlow Prognosen (über Projekte von Drittanbietern und Open-Source): Es gibt einige Open-Source-TensorFlow-basierte Zeitreihenbibliotheken wie "TensorFlow Time Series" (nicht aktiv gewartet) und "TFT" -implementierungen (Temporal Fusion Transformator).
4. Temporal Fusion Transformator (TFT): TFT wurde ursprünglich von Google Cloud AI-Forschern eingeführt und ist ein hochmoderndes Deep-Lern-Modell für interpretierbare Multi-Horizon-Zeitreihenprognosen. In Open Source sind TensorFlow-Implementierungen verfügbar, aber sie werden im Allgemeinen eher als forschungsorientierte Beispiele als als eigenständige, vorgefertigte Prognosebibliothek bereitgestellt.
5. Keras -API im Tensorflow: bietet Flexibilität, benutzerdefinierte Modelle mithilfe von Schichten wie LSTM, GRU, Conv1d, dichten Schichten und Aufmerksamkeitsmechanismen für die Vorhersage von Aufgaben zu erstellen, erfordert jedoch mehr Benutzerentwicklungsaufwand.
Wichtige Unterscheidungen im Tensorflow für vorgefertigte Zeitreihen-Modelle:
- Allgemeines Rahmen mit breiter Anwendbarkeit jenseits der Zeitreihe.
- Konzentrieren Sie sich darauf, benutzerdefinierte Modelle zu erstellen, anstatt umfangreiche vorgefertigte Modelle mit einheitlichen APIs für die Prognose bereitzustellen.
- Verfügbarkeit der Tensorflow -Wahrscheinlichkeit für die probabilistische Modellierung, jedoch ohne reichhaltige Zeitreihen -probabilistische Modelle als Gluonten.
- Starke Integration in Produktionspipelines und skalierbare Infrastruktur.
- Unterstützung für fortschrittliche Modellarchitekturen wie Transformatoren und aufmerksamkeitsbasierte Modelle durch Community- und Forschungscode.
Vergleichende Aspekte
Modellspezialisierung
Gluonts ist spezialisiert auf Zeitreihenprognose und probabilistische Modellierung und bietet ein Ökosystem, das speziell für die Prognose und Anomalie-Erkennung mit umfassenden vorgefertigten Modellen entwickelt wurde. TensorFlow bietet die Flexibilität, um weitreichende Modelle zu erstellen, einschließlich Zeitreihenprognosen, jedoch mit weniger optimistischen, dedizierten Prognosemodellen.
Probabilistische Prognose
Die native Unterstützung von Gluonts für die probabilistische Modellierung und Erzeugung von Vorhersageverteilungen ist im Vergleich zu TensorFlows allgemeinen probabilistischen Tools wie Tensorflow-Wahrscheinlichkeit fortgeschritten und umfassender, die zusätzliche Anstrengungen zum Erstellen benutzerdefinierter Prognosemodelle erfordern.
Benutzerfreundlichkeit und APIs
Gluonts liefert hochrangige Abstraktionen wie Schätzer und Prädiktoren, die Trainings- und Inferenz-Workflows für die Prognose zusammenfassen und schnelles Experimentieren und Benchmarking erleichtern. TensorFlow bietet die Keras-API und die probabilistischen Tools auf niedrigerer Ebene an, aber Benutzer müssen die meisten Komponenten selbst erstellen oder Community-Modelle anpassen.
Vielfalt der Modelle
Gluonts umfassen mehrere hochmoderne neuronale probabilistische Prognosemodelle, die verwendet werden, während TensorFlow hauptsächlich die Bausteine (RNNs, CNNs, Transformatoren usw.) und einige Community-Implementierungen fortschrittlicher Modelle wie TFT ohne einheitliches Paket liefert.
Erweiterbarkeit und Anpassung
Both GluonTS and TensorFlow enable deep customization, but GluonTS's modular design tailored to time series speeds model development and scientific experimentation, while TensorFlow's general deep learning framework excels in integration with broader AI systems and production environments.
Produktion und Skalierbarkeit
TensorFlow hat erhebliche Vorteile bei der skalierbaren Bereitstellung, der verteilten Schulungen und der Produktionsbereitschaft aufgrund seines umfangreichen Ökosystems, einschließlich TensorFlow -Servieren und Integration in Cloud -Plattformen. Gluonts unterstützt die Integration der lokalen Ausführung und der AWS -Sagemaker -Integration, konzentriert sich jedoch mehr auf wissenschaftliche Experimente sowie die Verwendung der Produktion.
Gemeinschaft und Ökosystem
TensorFlow verfügt über eine viel größere Benutzerbasis und ein viel größeres Ökosystem für maschinelle Lerndomänen, einschließlich reichhaltiger Werkzeuge für Datenpipelines, Bereitstellung und Überwachung. Gluonts hat eine Nische, aber eine starke Gemeinschaft in Bezug auf die Zeitreihenmodellierung, die häufig in Amazon und Forschungsgemeinschaften verwendet wird.
Zusammenfassung der Unterschiede
-Gluonts bietet ein reichhaltiges, probabilistisches und spezialisiertes Time-Series-Modellierungs-Toolkit mit vorgefertigten hochmodernen Modellen, die ausdrücklich für die Prognose und Anomalie-Erkennung entwickelt wurden.
-TensorFlow ist eine vielseitige Deep-Learning-Plattform, mit der Benutzer benutzerdefinierte Prognosemodelle mit leistungsstarken Tools erstellen können, aber weniger dedizierte, fertige Zeitreihenprognosemodelle bieten.
- Gluonts zeichnen sich in der probabilistischen Vorhersage und einfachen Benchmarking mit mehreren vorgefertigten Modellen aus.
- Tensorflow zeichnet sich in groß angelegter Produktion, Erweiterbarkeit zu unterschiedlichen AI-Anwendungsfällen und der Integration in komplexe ML-Pipelines aus.