Gluonts og TensorFlow tilbyr begge forhåndsbygde modeller for prognoser for tidsserier, men de skiller seg betydelig ut i designfilosofi, modelltilbud, underliggende rammeverk og brukssaker. Nedenfor er en detaljert sammenligning fokusert på de forhåndsbygde modellene som er tilgjengelige i Gluonts og Tensorflow.
Gluonts forhåndsbygde modeller
Gluonts er en Python -verktøysett designet spesielt for sannsynlighetsmodellering. Den er bygget på toppen av Apache MXNet Deep Learning Framework, og utnytter Gluon API. Dets primære fokus er på både vitenskapelig eksperimentering og produksjonsbrukssaker som involverer tidsserieprognoser og anomalideteksjon. Gluonts inneholder en rekke forhåndsbygde, avanserte modeller som legger vekt på sannsynlighetsprognoser i stedet for bare poengforutsigelser.
De forhåndsbygde modellene i gluonter inkluderer:
1. Deepar: En populær autoregressiv tilbakevendende nevralt nettverksmodell som gir sannsynlige prognoser ved bruk av autoregressive tilbakevendende nettverk, vanligvis basert på LSTM -enheter. Det spår ved å lære komplekse tidsmønstre og produsere kvantesprognoser.
2. Deepstate: Denne modellen kombinerer statlige-rom-modeller med dyp læring. Den integrerer klassiske sannsynlige tidsseriemodeller (statlige-rom-modeller) med nevrale nettverk, slik at den kan fange opp strukturerte tidsmønstre og sesongmessighet effektivt.
3. DeepFactor: En dyp faktormodell som fanger komplekse hierarkiske og globale mønstre på tvers av flere tidsserier. Den utnytter latente faktormodeller ved bruk av dype nevrale nettverkskomponenter for å modellere vanlige mønstre som deles av flere serier.
4. MQ-CNN og MQ-RNN (multi-kvantil konvolusjonelle og tilbakevendende nevrale nettverk): Disse modellene fokuserer på å modellere flere kvantiler samtidig, og gir detaljerte sannsynlige prognoser, spesielt egnet for applikasjoner som trenger usikkerhetskvantifisering.
5. Kanoniske og gaussiske LSTM: Varianter av LSTM-baserte modeller som sender ut sannsynlige prognoser som forutsetter Gaussiske distribusjoner eller kanoniske former, og støtter sannsynlighetstolkning av spådommer.
6. Deepvar: Vektor autoregressive modeller utvidet til nevrale nettverksarkitekturer, noe som tillater felles modellering av flere relaterte tidsserier.
Modellene kan håndtere funksjoner som sesongmessighet, høytider og eksterne kovariater. Gluonts gir også rike abstraksjoner og modulære komponenter for distribusjoner, transformasjoner og nevrale byggesteiner, noe som muliggjør tilpasning og rask utvikling av nye modeller.
Viktige funksjoner i Gluonts forhåndsbygde modeller er:
- Probabilistisk prognoser: produserer fulle prediktive fordelinger snarere enn poengestimater, nyttig for usikkerhetskvantifisering.
- Fleksibilitet og modularitet: Komponenter kan kombineres eller utvides, slik at forskere og utøvere enkelt kan utvikle nye modeller.
- Integrasjon med datasett og eksperimenter: letter benchmarking og evaluering ved bruk av et bredt utvalg av offentlige datasett.
- Støtte for forskjellige tidsserietyper inkludert hierarkiske og multivariate serier.
- vektlegging av reproduserbarhet og vitenskapelig eksperimentering.
Tensorflow forhåndsbygde modeller for tidsserier
Tensorflow, utviklet av Google, er et bredt dyp læringsrammeverk med et bredt økosystem. I motsetning til Gluonts, er den ikke spesialisert bare for tidsserier, men støtter den som en av mange applikasjoner. TensorFlow gir flere verktøy og biblioteker for å bygge og distribuere tidsserie -prognosemodeller, inkludert:
1. TensorFlow Probability (TFP): En tillegg for sannsynlighetsmodellering som støtter mange distribusjoner og probabilistiske lag. Mens TFP gir probabilistiske komponenter, er full forhåndsbygde probabilistiske tidsserie-prognosemodeller som ligner på Gluonts mindre modne som frittstående pakker.
2. Tensorflow Addons: Inneholder spesialiserte lag og modeller inkludert noen tidsserieorienterte lag som LSTM -varianter og oppmerksomhetsmekanismer som kan brukes til å bygge tilpassede prognosemodeller.
3. Tensorflow-prognoser (via tredjepart og open source-prosjekter): Det er noen open source TensorFlow-baserte tidsseriebiblioteker som "TensorFlow Time Series" (ikke vedlikeholdt aktivt) og "TFT" implementeringer (Temporal Fusion Transformer).
4. Temporal Fusion Transformer (TFT): Opprinnelig introdusert av Google Cloud AI-forskere, er TFT en topp moderne dyp læringsmodell for tolkbar multi-horizon tidsserieprognoser. Det er tensorflow-implementeringer tilgjengelig i åpen kildekode, men de er vanligvis gitt som forskningsorienterte eksempler i stedet for et fullt, frittstående forhåndsbygd prognosebibliotek.
5. Keras API i TensorFlow: tilbyr fleksibilitet til å bygge tilpassede modeller ved hjelp av lag som LSTM, GRU, Conv1D, tette lag og oppmerksomhetsmekanismer for prognoseroppgaver, men krever mer brukerutviklingsinnsats.
Viktige distinksjoner i TensorFlow for tidsbyggede modeller for tidsserier:
- Generelt formål rammeverk med bred anvendbarhet utover tidsserier.
- Fokuser på å bygge tilpassede modeller i stedet for å tilby omfattende forhåndsbygde modeller med enhetlige API-er for prognoser.
- Tilgjengelighet av tensorflow -sannsynlighet for sannsynlighetsmodellering, men uten så rikt et sett med dedikerte tidsserie -sannsynlige modeller som gluonter.
- Sterk integrasjon med produksjonsrørledninger og skalerbar infrastruktur.
- Støtte for avanserte modellarkitekturer som transformatorer og oppmerksomhetsbaserte modeller gjennom fellesskap og forskningskode.
Sammenlignende aspekter
Modellspesialisering
Gluonts er spesialisert for tidsserieprognoser og sannsynlighetsmodellering, og tilbyr et økosystem designet spesielt for prognoser og anomalideteksjon med omfattende forhåndsbygde modeller. TensorFlow tilbyr fleksibilitet til å bygge omfattende modeller, inkludert prognoser for tidsserier, men med mindre ut-av-boksen, dedikerte prognosemodeller.
Probabilistisk prognoser
Gluonts innfødte støtte for sannsynlighetsmodellering og generering av prediktive distribusjoner er mer avansert og omfattende sammenlignet med TensorFlows generelle sannsynlighetsverktøy som TensorFlow-sannsynlighet, som krever ytterligere innsats for å bygge tilpassede prognosemodeller.
Brukervennlighet og APIer
Gluonts gir abstraksjoner på høyt nivå som estimater og prediktorer som innkapsler trening og inferensarbeidsflyter for prognoser, og letter rask eksperimentering og benchmarking. TensorFlow tilbyr Keras API og sannsynlige verktøy på lavere nivå, men brukerne må bygge de fleste komponenter selv eller tilpasse fellesskapsmodeller.
Mangfold av modeller
Gluonts inkluderer flere topp moderne nevrale sannsynlige prognosemodeller som er klare til bruk, mens TensorFlow hovedsakelig gir byggesteinene (RNN-er, CNN, transformatorer, etc.) og noen samfunnsimplementeringer av avanserte modeller som TFT uten en enhetlig pakke.
Utvidbarhet og tilpasning
Både Gluonts og TensorFlow muliggjør dyp tilpasning, men Gluonts modulære design skreddersydd til tidsseriehastighetsmodellutvikling og vitenskapelig eksperimentering, mens Tensorflows generelle dype læringsrammer utmerker seg i integrasjon med bredere AI -systemer og produksjonsmiljøer.
Produksjon og skalerbarhet
TensorFlow har betydelige fordeler innen skalerbar distribusjon, distribuert trening og produksjonsberedskap på grunn av det omfattende økosystemet inkludert TensorFlow -servering og integrasjon med skyplattformer. Gluonts støtter lokal utførelse og AWS Sagemaker -integrasjon, men fokuserer mer på vitenskapelig eksperimentering sammen med produksjonsbruk.
Fellesskap og økosystem
TensorFlow har en mye større brukerbase og økosystem på tvers av maskinlæringsdomener, inkludert rik verktøy for datapipelinjer, distribusjon og overvåking. Gluonts har en nisje, men et sterkt samfunn rundt tidsseriemodellering, ofte brukt i Amazon- og forskningssamfunn.
Sammendrag av forskjeller
-Gluonts gir en rik, sannsynlighet og spesialisert tidsseriemodelleringsverktøysett med forhåndsbygde topp moderne modeller, eksplisitt designet for prognoser og anomalideteksjon.
-TensorFlow er en allsidig dyp læringsplattform som lar brukere bygge tilpassede prognosemodeller med kraftige verktøy, men tilbyr færre dedikerte prognosemodeller for bruk til bruk.
- Gluonts utmerker seg i sannsynlighetsprognoser og enkel benchmarking med flere forhåndsbygde modeller.
- Tensorflow utmerker seg i storstilt produksjon, utvidbarhet til variert AI-brukstilfeller og integrasjon i komplekse ML-rørledninger.