GluontsとTensorflowはどちらも時系列予測の事前に構築されたモデルを提供しますが、設計哲学、モデルの提供、基礎となるフレームワーク、およびユースケースが大きく異なります。以下は、GluontsとTensorflowで利用可能な事前に構築されたモデルに焦点を当てた詳細な比較です。
Gluonts事前に構築されたモデル
Gluontsは、確率的時系列モデリング専用に設計されたPythonツールキットです。 Apache MXNet Deep Learning Frameworkの上に構築されており、Gluon APIを活用しています。その主な焦点は、時系列予測と異常検出を含む科学的実験と生産の使用ケースの両方にあります。 Gluontsには、単なるポイント予測ではなく、確率的予測を強調する、事前に構築された最先端のモデルが多数含まれています。
Gluontsの事前に構築されたモデルには次のものがあります。
1. DEEPAR：通常、LSTMユニットに基づいて、自己回帰反発ネットワークを使用して確率的予測を提供する一般的な自己回帰再発性ニューラルネットワークモデル。複雑な時間的パターンを学習し、分位数量予測を生成することにより予測されます。
2。ディープステート：このモデルは、状態空間モデルと深い学習を組み合わせています。古典的な確率的時系列モデル(状態空間モデル)をニューラルネットワークと統合し、構造化された時間パターンと季節性を効果的にキャプチャできるようにします。
3。ディープファクター：複数の時系列にわたって複雑な階層的およびグローバルなパターンをキャプチャするディープファクターモデル。深いニューラルネットワークコンポーネントを使用して潜在因子モデルを活用して、複数のシリーズで共有される一般的なパターンをモデル化します。
4。MQ-CNNおよびMQ-RNN(多Quantile畳み込みおよび再発性ニューラルネットワーク)：これらのモデルは、複数の分位を同時にモデル化することに焦点を当て、特に不確実性の定量化を必要とするアプリケーションに適した詳細な確率的予測を提供します。
5。標準的およびガウスLSTM：ガウス分布または標準的な形式を想定する確率的予測を出力し、予測の確率的解釈をサポートするLSTMベースのモデルのバリアント。
6。ディープバー：ニューラルネットワークアーキテクチャに拡張されたベクトル自己回帰モデルが拡張され、複数の関連時系列の共同モデリングが可能になりました。
モデルは、季節性、休日、外部共変量などの機能を処理できます。 Gluontsは、分布、変換、およびニューラルビルディングブロックのための豊富な抽象化とモジュラーコンポーネントを提供し、カスタマイズを可能にし、新しいモデルの迅速な開発を可能にします。
Gluonts事前に構築されたモデルの主要な機能は次のとおりです。
- 確率的予測：不確実性の定量化に役立つ点推定ではなく、完全な予測分布を生成します。
- 柔軟性とモジュール性：コンポーネントを組み合わせたり拡張したりすることができ、研究者と実践者が新しいモデルを簡単に開発できるようにします。
- データセットと実験との統合：さまざまなパブリックデータセットを使用して、ベンチマークと評価を促進します。
- 階層および多変量シリーズを含むさまざまな時系列タイプのサポート。
- 再現性と科学的実験に重点を置いています。
時系列のTensorflow事前に構築されたモデル
Googleが開発したTensorflowは、幅広いエコシステムを備えた広範な深い学習フレームワークです。 Gluontsとは異なり、時系列のみに特化したものではなく、多くのアプリケーションの1つとしてサポートしています。 Tensorflowは、次のような時系列予測モデルを構築および展開するためのいくつかのツールとライブラリを提供します。
1。Tensorflow確率(TFP)：多くの分布と確率的層をサポートする確率的モデリングのアドオン。 TFPは確率的コンポーネントを提供しますが、Gluontsと同様の完全に構築された確率的時系列予測モデルは、スタンドアロンパッケージとしてあまり成熟していません。
2。Tensorflowアドオン：LSTMバリアントやカスタム予測モデルの構築に使用できる注意メカニズムなどのいくつかの時系列指向のレイヤーを含む特殊なレイヤーとモデルが含まれています。
3。Tensorflow予測(サードパーティおよびオープンソースプロジェクトを介して)：「Tensorflow時系列」(積極的に維持されていない)や「TFT」実装(時間融合変圧器)などのオープンソースのTensorflowベースの時系列ライブラリがいくつかあります。
4。時間融合トランス(TFT)：もともとGoogle Cloud AI研究者によって導入されたTFTは、解釈可能なマルチホリゾン時系列予測の最先端の深い学習モデルです。オープンソースではTensorflowの実装がありますが、一般に、完全なスタンドアロンの事前に構築された予測ライブラリではなく、研究指向の例として提供されます。
5。TensorflowのKeras API：LSTM、GRU、CONV1D、高密度層、およびタスクを予測するための注意メカニズムなどのレイヤーを使用してカスタムモデルを構築する柔軟性を提供しますが、より多くのユーザー開発の努力が必要です。
時系列事前に構築されたモデルのTensorflowの重要な区別：
- 時系列を超えた幅広い適用性を備えた汎用フレームワーク。
- 予測用の統一されたAPIを備えた広範な事前に構築されたモデルを提供するのではなく、カスタムモデルの構築に焦点を当てます。
- 確率的モデリングのためのTensorflow確率の可用性ですが、豊富な豊富な専用の時系列の確率モデルのセットはありません。
- 生産パイプラインとスケーラブルなインフラストラクチャとの強力な統合。
- コミュニティおよび研究コードを通じて、変圧器や注意ベースのモデルなどの高度なモデルアーキテクチャのサポート。
比較側面
モデルの専門化
Gluontsは、時系列の予測と確率モデリングに特化しており、包括的な事前に構築されたモデルを使用した予測と異常検出のために特別に設計されたエコシステムを提供します。 Tensorflowは、時系列予測を含む幅広いモデルを構築する柔軟性を提供しますが、すぐに使用されていない専用の予測モデルを使用します。
確率的予測
Gluontsの確率的モデリングと予測分布の生成に対するネイティブサポートは、カスタム予測モデルを構築するために追加の努力を必要とするTensorflow確率などのTensorflowの汎用確率ツールと比較して、より高度で包括的です。
使いやすさとAPI
Gluontsは、予測のためのトレーニングと推論ワークフローをカプセル化する推定器や予測因子などの高レベルの抽象化を提供し、迅速な実験とベンチマークを促進します。 TensorflowはKeras APIと低レベルの確率的ツールを提供しますが、ユーザーはほとんどのコンポーネント自体を構築するか、コミュニティモデルを適応させる必要があります。
モデルの多様性
Gluontsには、使用可能ないくつかの最先端の神経確率的予測モデルが含まれていますが、Tensorflowは主にビルディングブロック(RNN、CNNS、トランスなど)と、統一パッケージなしのTFTなどの高度なモデルのコミュニティ実装を提供します。
拡張性とカスタマイズ
GluontsとTensorflowはどちらも深いカスタマイズを可能にしますが、Gluontsのモジュール設計は時系列の速度モデル開発と科学的実験に合わせて調整され、Tensorflowの一般的な深い学習フレームワークはより広範なAIシステムおよび生産環境との統合に優れています。
生産とスケーラビリティ
Tensorflowには、スケーラブルな展開、分散トレーニング、および生産準備において、Tensorflowのサービングやクラウドプラットフォームとの統合など、広範な生態系があるため、生産準備に大きな利点があります。 Gluontsは、ローカルの実行とAWS Sagemakerの統合をサポートしていますが、生産の使用とともに科学的実験に重点を置いています。
コミュニティとエコシステム
Tensorflowには、データパイプライン、展開、監視用のリッチツールなど、機械学習ドメイン全体ではるかに大きなユーザーベースとエコシステムがあります。 Gluontsには、アマゾンや研究コミュニティでよく使用される時系列モデリングに関するニッチだが強力なコミュニティがあります。
違いの概要
-Gluontsは、予測と異常検出のために明示的に設計された事前に構築された最先端モデルを備えたリッチ、確率的、および特殊な時系列モデリングツールキットを提供します。
-TensorFlowは、ユーザーが強力なツールを使用してカスタム予測モデルを構築できる多用途のディープラーニングプラットフォームであるが、専用の、すぐに使用できる時系列予測モデルを提供できるようにすることができる。
-Gluontsは、いくつかの事前に構築されたモデルでの確率的予測とベンチマークの容易さに優れています。
-Tensorflowは、大規模な生産、さまざまなAIユースケースへの拡張性、および複雑なMLパイプラインへの統合に優れています。