Οι Gluonts και TensorFlow προσφέρουν και τα δύο προ-κατασκευασμένα μοντέλα για την πρόβλεψη των χρονοσειρών, αλλά διαφέρουν σημαντικά στη φιλοσοφία σχεδιασμού, στις προσφορές μοντέλων, στο υποκείμενο πλαίσιο και στις περιπτώσεις χρήσης. Παρακάτω είναι μια λεπτομερής σύγκριση που επικεντρώνεται στα προ-κατασκευασμένα μοντέλα που διατίθενται σε Gluonts και TensorFlow.
Gluonts προ-κατασκευασμένα μοντέλα
Το Gluonts είναι ένα Python Toolkit σχεδιασμένο ειδικά για πιθανοτική μοντελοποίηση χρονοσειρών. Είναι χτισμένο στην κορυφή του πλαισίου βαθιάς μάθησης Apache MXNET, αξιοποιώντας το API Gluon. Η κύρια εστίασή του είναι τόσο σε περιπτώσεις επιστημονικής πειραματισμού όσο και παραγωγής που αφορούν την πρόβλεψη των χρονικών σειρών και την ανίχνευση ανωμαλιών. Το Gluonts περιέχει έναν αριθμό προ-κατασκευασμένων, τελευταίων μοντέλων που υπογραμμίζουν τις πιθανολογικές προβλέψεις και όχι μόνο τις προβλέψεις σημείων.
Τα προ-κατασκευασμένα μοντέλα στα Gluonts περιλαμβάνουν:
1. Deepar: Ένα δημοφιλές αυτορυθμιζόμενο επαναλαμβανόμενο μοντέλο νευρωνικού δικτύου που παρέχει πιθανοτικές προβλέψεις χρησιμοποιώντας αυτορυθμιστικά επαναλαμβανόμενα δίκτυα, που συνήθως βασίζονται σε μονάδες LSTM. Προβλέπει με την εκμάθηση σύνθετων χρονικών μοτίβων και την παραγωγή ποσοτικών προβλέψεων.
2. Deepstate: Αυτό το μοντέλο συνδυάζει μοντέλα κρατικού χώρου με βαθιά μάθηση. Ενσωματώνει τα κλασικά πιθανοτικά μοντέλα χρονοσειρών (μοντέλα κρατικού χώρου) με νευρωνικά δίκτυα, επιτρέποντάς του να συλλάβει αποτελεσματικά δομημένα χρονικά μοτίβα και εποχικότητα.
3. Deepfactor: Ένα μοντέλο βαθύ παράγοντα που συλλαμβάνει σύνθετα ιεραρχικά και παγκόσμια πρότυπα σε πολλές χρονοσειρές. Αξιοποιεί τα μοντέλα λανθάνουσας παραγόντων χρησιμοποιώντας βαθιά συστατικά του δικτύου νευρικού δικτύου για να μοντελοποιήσουν τα κοινά μοτίβα που μοιράζονται οι πολλαπλές σειρές.
4. MQ-CNN και MQ-RNN (πολλαπλών ποσοτικοποιημένων και επαναλαμβανόμενων νευρωνικών δικτύων): Αυτά τα μοντέλα επικεντρώνονται στη μοντελοποίηση πολλαπλών ποσοτήτων ταυτόχρονα, παρέχοντας λεπτομερείς πιθανοτικές προβλέψεις, ειδικά κατάλληλες για εφαρμογές που χρειάζονται ποσοτικοποίηση αβεβαιότητας.
5. Κανονικά και Gaussian LSTM: Παραλλαγές των μοντέλων που βασίζονται σε LSTM που εξάγουν πιθανοτικές προβλέψεις που υποθέτουν τις κατανομές Gaussian ή τις κανονικές μορφές, υποστηρίζοντας την πιθανοτική ερμηνεία των προβλέψεων.
6. Deepvar: Διανυσματικά αυτορυθμιζόμενα μοντέλα επεκτείνονται σε αρχιτεκτονικές νευρωνικών δικτύων, επιτρέποντας την κοινή μοντελοποίηση πολλαπλών σχετικών χρονοσειρών.
Τα μοντέλα μπορούν να χειριστούν χαρακτηριστικά όπως η εποχικότητα, οι διακοπές και οι εξωτερικές μεταβλητές. Το Gluonts παρέχει επίσης πλούσια αφαίρεση και αρθρωτά εξαρτήματα για κατανομές, μετασχηματισμούς και νευρικά δομικά στοιχεία, επιτρέποντας την προσαρμογή και την ταχεία ανάπτυξη νέων μοντέλων.
Τα βασικά χαρακτηριστικά των προ-κατασκευασμένων μοντέλων Gluonts είναι:
- Πιθανότητες Πρόβλεψης: Παράγει πλήρεις προγνωστικές κατανομές και όχι για εκτιμήσεις σημείων, χρήσιμες για την ποσοτικοποίηση της αβεβαιότητας.
- Ευελιξία και modularity: Τα εξαρτήματα μπορούν να συνδυαστούν ή να εκτελούνται, επιτρέποντας στους ερευνητές και τους επαγγελματίες να αναπτύξουν εύκολα νέα μοντέλα.
- Ενσωμάτωση με σύνολα δεδομένων και πειράματα: διευκολύνει τη συγκριτική αξιολόγηση και την αξιολόγηση χρησιμοποιώντας μια μεγάλη ποικιλία δημόσιων συνόλων δεδομένων.
- Υποστήριξη για διάφορους τύπους χρονοσειρών, συμπεριλαμβανομένων ιεραρχικών και πολυπαραγοντικών σειρών.
- Έμφαση στην αναπαραγωγιμότητα και τον επιστημονικό πειραματισμό.
Προ-κατασκευασμένα μοντέλα TensorFlow για χρονοσειρές
Το TensorFlow, που αναπτύχθηκε από την Google, είναι ένα ευρύ πλαίσιο βαθιάς μάθησης με ένα ευρύ οικοσύστημα. Σε αντίθεση με το Gluonts, δεν είναι εξειδικευμένο μόνο για χρονοσειρές, αλλά το υποστηρίζει ως μία από τις πολλές εφαρμογές. Το TensorFlow παρέχει διάφορα εργαλεία και βιβλιοθήκες για την κατασκευή και την ανάπτυξη μοντέλων πρόβλεψης χρονοσειρών, όπως:
1. Ενώ το TFP παρέχει πιθανοτικά συστατικά, τα πλήρη προ-κατασκευασμένα μοντέλα προβλέψεων χρονολογικών σειρών παρόμοια με τα Gluonts είναι λιγότερο ώριμα ως αυτόνομα πακέτα.
2. Addons TensorFlow: Περιέχει εξειδικευμένα στρώματα και μοντέλα, συμπεριλαμβανομένων ορισμένων στρώσεων προσανατολισμένων σε σειρά, όπως παραλλαγές LSTM και μηχανισμοί προσοχής που μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την κατασκευή προσαρμοσμένων μοντέλων πρόβλεψης.
3. Πρόβλεψη TensorFlow (μέσω έργων τρίτων και ανοιχτού κώδικα): Υπάρχουν κάποιες βιβλιοθήκες χρονοσειρών με βάση το TensorFlow, όπως "χρονοσειρές TensorFlow" (που δεν διατηρούνται ενεργά) και "TFT" (Temporal Fusion Transformer).
4. Temporal Fusion Transformer (TFT): Αρχικά εισήχθη από τους ερευνητές της Google Cloud AI, το TFT είναι ένα υπερσύγχρονο μοντέλο βαθιάς μάθησης για την ερμηνεία των προβλέψεων χρονοσειρών πολλαπλών ωοειδών. Υπάρχουν διαθέσιμες εφαρμογές TensorFlow σε ανοιχτού κώδικα, αλλά γενικά παρέχονται ως παραδείγματα προσανατολισμένα στην έρευνα και όχι μια πλήρη, ανεξάρτητη προ-κατασκευασμένη βιβλιοθήκη πρόβλεψης.
5. Το Keras API στο TensorFlow: προσφέρει ευελιξία για την κατασκευή προσαρμοσμένων μοντέλων χρησιμοποιώντας στρώματα όπως LSTM, GRU, CONN1D, πυκνά στρώματα και μηχανισμούς προσοχής για καθήκοντα πρόβλεψης, αλλά απαιτεί περισσότερη προσπάθεια ανάπτυξης χρηστών.
Βασικές διακρίσεις στο TensorFlow για προ-κατασκευασμένα μοντέλα χρονοσειρών:
- Πλαίσιο γενικής χρήσης με ευρεία δυνατότητα εφαρμογής πέρα από τις χρονοσειρές.
- Επικεντρωθείτε στην οικοδόμηση προσαρμοσμένων μοντέλων και όχι στην παροχή εκτεταμένων προ-κατασκευασμένων μοντέλων με ενοποιημένα API για πρόβλεψη.
- Διαθεσιμότητα πιθανότητας TensorFlow για πιθανοτική μοντελοποίηση, αλλά χωρίς πλούσια σε ένα σύνολο ειδικών πιθανοτικών μοντέλων χρονοσειρών ως Gluonts.
- Ισχυρή ενσωμάτωση με αγωγούς παραγωγής και κλιμακωτή υποδομή.
- Υποστήριξη προηγμένων αρχιτεκτονικών μοντέλων, όπως μετασχηματιστές και μοντέλα που βασίζονται στην προσοχή μέσω της κοινότητας και του ερευνητικού κώδικα.
Συγκριτικές πτυχές
Εξειδικευμένος μοντέλο
Το Gluonts εξειδικεύεται για την πρόβλεψη των χρονοσειρών και την πιθανοτική μοντελοποίηση, προσφέροντας ένα οικοσύστημα σχεδιασμένο ειδικά για ανίχνευση πρόβλεψης και ανωμαλίας με ολοκληρωμένα προ-κατασκευασμένα μοντέλα. Το TensorFlow προσφέρει την ευελιξία για την οικοδόμηση ευρείας κλίμακας μοντέλα, συμπεριλαμβανομένης της πρόβλεψης χρονοσειρών, αλλά με λιγότερο εκτός κουτιού, αφιερωμένα μοντέλα πρόβλεψης.
Πιθανολογική πρόβλεψη
Η εγγενή υποστήριξη της Gluonts για την πιθανοτική μοντελοποίηση και τη δημιουργία προγνωστικών κατανομών είναι πιο προηγμένη και ολοκληρωμένη σε σύγκριση με τα πιθανοτικά εργαλεία γενικής χρήσης της TensorFlow, τα οποία απαιτούν πρόσθετη προσπάθεια για την οικοδόμηση μοντέλων προσαρμοσμένων προβλέψεων.
Ευκολία χρήσης και API
Το Gluonts παρέχει αφαίρεσης υψηλού επιπέδου, όπως εκτιμητές και προγνωστικούς παράγοντες που ενσωματώνουν τις ροές εργασίας κατάρτισης και συμπερασμάτων για πρόβλεψη, διευκόλυνση ταχείας πειραματισμού και συγκριτικής αξιολόγησης. Το TensorFlow προσφέρει το Keras API και τα πιθανοτικά εργαλεία χαμηλότερου επιπέδου, αλλά οι χρήστες πρέπει να δημιουργήσουν τα περισσότερα στοιχεία ή να προσαρμόσουν τα μοντέλα της κοινότητας.
Ποικιλία μοντέλων
Το Gluonts περιλαμβάνει πολλά μοντέλα που είναι έτοιμα για τη χρήση του TensorFlow, ενώ η TensorFlow παρέχει κυρίως τα δομικά στοιχεία (RNNs, CNNs, Transformers κ.λπ.) και ορισμένες κοινοτικές υλοποιήσεις προχωρημένων μοντέλων όπως το TFT χωρίς ενοποιημένο πακέτο.
Επεκτασιμότητα και προσαρμογή
Τόσο το Gluonts όσο και το TensorFlow επιτρέπουν τη βαθιά προσαρμογή, αλλά ο αρθρωτός σχεδιασμός του Gluonts προσαρμοσμένο στις ταχύτητες χρονοσειρών και την επιστημονική πειραματισμό, ενώ το γενικό πλαίσιο βαθιάς μάθησης της TensorFlow υπερέχει στην ολοκλήρωση με ευρύτερα συστήματα AI και περιβάλλοντα παραγωγής.
Παραγωγή και επεκτασιμότητα
Το TensorFlow έχει σημαντικά πλεονεκτήματα στην κλιμακούμενη ανάπτυξη, την κατανεμημένη κατάρτιση και την ετοιμότητα παραγωγής λόγω του εκτεταμένου οικοσυστήματος της, συμπεριλαμβανομένης της εξυπηρέτησης και ενσωμάτωσης του TensorFlow και της ενσωμάτωσης με πλατφόρμες cloud. Το Gluonts υποστηρίζει την τοπική εκτέλεση και την ενσωμάτωση του AWS Sagemaker, αλλά επικεντρώνεται περισσότερο στον επιστημονικό πειραματισμό παράλληλα με τη χρήση παραγωγής.
Κοινοτικό και οικοσύστημα
Το TensorFlow έχει μια πολύ μεγαλύτερη βάση χρηστών και το οικοσύστημα σε τομείς μηχανικής μάθησης, συμπεριλαμβανομένων πλούσιων εργαλείων για αγωγούς δεδομένων, ανάπτυξη και παρακολούθηση. Το Gluonts διαθέτει μια εξειδικευμένη αλλά ισχυρή κοινότητα γύρω από τη μοντελοποίηση χρονοσειρών, που χρησιμοποιείται συχνά μέσα στις κοινότητες του Αμαζονίου και της έρευνας.
Περίληψη των διαφορών
-Το Gluonts παρέχει ένα πλούσιο, πιθανοτικό και εξειδικευμένο εργαλείο μοντελοποίησης χρονοσειρών με προ-κατασκευασμένα μοντέλα state-of-the-art, που σχεδιάστηκαν ρητά για την πρόβλεψη και την ανίχνευση ανωμαλιών.
-Το TensorFlow είναι μια ευέλικτη πλατφόρμα βαθιάς μάθησης που επιτρέπει στους χρήστες να δημιουργούν προσαρμοσμένα μοντέλα πρόβλεψης με ισχυρά εργαλεία, αλλά προσφέρει λιγότερα αφιερωμένα μοντέλα πρόβλεψης χρονοσειρών.
- Το Gluonts υπερέχει σε πιθανολογικές προβλέψεις και ευκολία συγκριτικής αξιολόγησης με διάφορα προ-κατασκευασμένα μοντέλα.
- Η TensorFlow υπερέχει σε παραγωγή μεγάλης κλίμακας, επεκτάτοχο σε ποικίλες περιπτώσεις χρήσης AI και ενσωμάτωση σε σύνθετους αγωγούς ML.