Gluonts e TensorFlow oferecem modelos pré-criados para previsão de séries temporais, mas diferem significativamente na filosofia do design, ofertas de modelos, estrutura subjacente e casos de uso. Abaixo está uma comparação detalhada focada nos modelos pré-criados disponíveis em Gluonts e Tensorflow.
Modelos pré-construídos pré-construídos
Gluonts é um kit de ferramentas Python projetado especificamente para modelagem probabilística de séries temporais. Ele é construído sobre a estrutura de aprendizado profundo do Apache MXNET, alavancando a API da Gluon. Seu foco principal é tanto nos casos de experimentação científica quanto na produção, envolvendo previsão de séries temporais e detecção de anomalias. As gluontas contêm vários modelos pré-construídos e de ponta que enfatizam a previsão probabilística, em vez de apenas previsões pontuais.
Os modelos pré-construídos em gluonts incluem:
1. Deeparente: Um modelo popular de rede neural autorregressiva popular que fornece previsões probabilísticas usando redes recorrentes autorregressivas, normalmente baseadas em unidades LSTM. Ele prevê aprendendo padrões temporais complexos e produzindo previsões quantil.
2. DeepState: Este modelo combina modelos de espaço de estado com aprendizado profundo. Ele integra modelos de séries temporais probabilísticas clássicas (modelos de espaço de estado) com redes neurais, permitindo capturar padrões temporais e sazonalidade estruturados de maneira eficaz.
3. DeepFactor: Um modelo de fator profundo que captura padrões hierárquicos e globais complexos em várias séries temporais. Ele aproveita os modelos de fatores latentes usando componentes de rede neural profundos para modelar padrões comuns compartilhados por várias séries.
4. MQ-CNN e MQ-RNN (redes neurais convolucionais e recorrentes múltiplas): esses modelos se concentram na modelagem de vários quantis simultaneamente, fornecendo previsões probabilísticas detalhadas, especialmente adequadas para aplicações que precisam de quantificação de incerteza.
5. LSTM canônico e gaussiano: variantes de modelos baseados em LSTM que geram previsões probabilísticas assumindo distribuições gaussianas ou formas canônicas, apoiando a interpretação probabilística das previsões.
6. DeepVar: Modelos autoregressivos vetoriais se estendiam às arquiteturas de redes neurais, permitindo modelagem conjunta de várias séries temporais relacionadas.
Os modelos podem lidar com recursos como sazonalidade, férias e covariáveis externas. Gluonts também fornecem abstrações ricas e componentes modulares para distribuições, transformações e blocos de construção neurais, permitindo a personalização e o rápido desenvolvimento de novos modelos.
Os principais recursos dos modelos pré-construídos de gluonts são:
- Previsão probabilística: produz distribuições preditivas completas em vez de estimativas pontuais, úteis para quantificação da incerteza.
- Flexibilidade e modularidade: os componentes podem ser combinados ou estendidos, permitindo que pesquisadores e profissionais desenvolvam novos modelos com facilidade.
- Integração com conjuntos de dados e experimentos: facilita o benchmarking e a avaliação usando uma ampla variedade de conjuntos de dados públicos.
- Suporte para vários tipos de séries temporais, incluindo séries hierárquicas e multivariadas.
- ênfase na reprodutibilidade e experimentação científica.
Modelos pré-construídos Tensorflow para séries temporais
O TensorFlow, desenvolvido pelo Google, é uma ampla estrutura de aprendizado profundo, com um amplo ecossistema. Ao contrário de Gluonts, ele não é especializado apenas para séries temporais, mas suporta -o como um dos muitos aplicativos. O TensorFlow fornece várias ferramentas e bibliotecas para criar e implantar modelos de previsão de séries temporais, incluindo:
1. Probabilidade do tensorflow (TFP): um complemento para modelagem probabilística que suporta muitas distribuições e camadas probabilísticas. Embora o TFP forneça componentes probabilísticos, os modelos de previsão de séries temporais probabilísticas pré-construídas completas semelhantes aos Gluonts são menos maduras como pacotes independentes.
2. Addons de tensorflow: contém camadas e modelos especializados, incluindo algumas camadas orientadas para séries temporais, como variantes LSTM e mecanismos de atenção que podem ser usados para criar modelos de previsão personalizados.
3. Previsão do tensorflow (por meio de projetos de terceiros e de código aberto): existem algumas bibliotecas de séries temporais baseadas em tensorflow de código aberto, como "Tensorflow Time Series" (não mantidas ativamente) e implementações "TFT" (transformador de fusão temporal).
4. Transformador de fusão temporal (TFT): originalmente introduzido pelo Google Cloud AI Pesquisadores, a TFT é um modelo de aprendizado profundo de ponta para previsão interpretável de séries temporais multi-horizon. Existem implementações do TensorFlow disponíveis em código aberto, mas geralmente são fornecidas como exemplos orientados para a pesquisa, em vez de uma biblioteca de previsão pré-construída completa e independente.
5. API KERAS no TensorFlow: oferece flexibilidade para criar modelos personalizados usando camadas como LSTM, GRU, Conv1D, camadas densas e mecanismos de atenção para tarefas de previsão, mas requer mais esforço de desenvolvimento do usuário.
Distinções-chave no Tensorflow para modelos pré-construídos em série temporal:
- Estrutura de uso geral com ampla aplicabilidade além das séries temporais.
- Concentre-se na construção de modelos personalizados, em vez de fornecer modelos extensos pré-criados com APIs unificadas para previsão.
- Disponibilidade de probabilidade de tensorflow para modelagem probabilística, mas sem um conjunto tão rico de modelos probabilísticos de séries temporais dedicadas como gluontas.
- forte integração com pipelines de produção e infraestrutura escalável.
- Suporte para arquiteturas de modelos avançadas, como transformadores e modelos baseados em atenção, através do código de comunidade e pesquisa.
Aspectos comparativos
Especialização do modelo
O Gluonts é especializado em previsão de séries temporais e modelagem probabilística, oferecendo um ecossistema projetado especificamente para previsão e detecção de anomalia com modelos pré-construídos abrangentes. O TensorFlow oferece a flexibilidade de construir modelos amplos, incluindo previsões de séries temporais, mas com modelos de previsão dedicados e menos prontos para a caixa.
Previsão probabilística
O suporte nativo da Gluonts para modelagem probabilística e geração de distribuições preditivas é mais avançada e abrangente em comparação com as ferramentas probabilísticas de uso geral do Tensorflow, como a probabilidade de fluxo de tensor, que requerem esforço adicional para criar modelos de previsão personalizada.
Facilidade de uso e APIs
Gluonts fornece abstrações de alto nível, como estimadores e preditores que encapsulam fluxos de trabalho de treinamento e inferência para previsão, facilitando a rápida experimentação e o benchmarking. O TensorFlow oferece a API Keras e as ferramentas probabilísticas de nível inferior, mas os usuários precisam criar a maioria dos componentes ou adaptar modelos comunitários.
Diversidade de modelos
As gluontas incluem vários modelos de previsão de probabilística neural de ponta prontos para uso, enquanto o TensorFlow fornece principalmente os blocos de construção (RNNs, CNNs, Transformers etc.) e algumas implementações comunitárias de modelos avançados como TFT sem um pacote unificado.
Extensibilidade e personalização
Tanto as gluontas quanto o tensorflow permitem a personalização profunda, mas o design modular da Gluonts, adaptado ao desenvolvimento de modelos de velocidades de séries temporais e experimentação científica, enquanto a estrutura geral de aprendizado profundo do Tensorflow se destaca na integração com sistemas de IA e ambientes de produção mais amplos.
Produção e escalabilidade
O TensorFlow tem vantagens significativas em implantação escalável, treinamento distribuído e prontidão de produção devido ao seu extenso ecossistema, incluindo porção de tensorflow e integração com plataformas em nuvem. A Gluonts suporta a execução local e a integração da AWS Sagemaker, mas se concentra mais na experimentação científica juntamente com o uso da produção.
Comunidade e ecossistema
O TensorFlow possui uma base de usuários e um ecossistema muito maiores nos domínios de aprendizado de máquina, incluindo ferramentas ricas para pipelines de dados, implantação e monitoramento. Gluonts tem um nicho, mas uma comunidade forte em torno da modelagem de séries temporais, frequentemente usada nas comunidades de pesquisa e Amazon.
Resumo das diferenças
-Gluonts fornece um kit de ferramentas de modelagem de séries temporais ricas, probabilísticas e especializado com modelos de ponta pré-construído, projetados explicitamente para previsão e detecção de anomalias.
-O TensorFlow é uma plataforma de aprendizado profundo versátil, permitindo que os usuários criem modelos de previsão personalizados com ferramentas poderosas, mas oferece menos modelos de previsão de séries temporais dedicadas e prontas para uso.
- Gluentes se destacam na previsão probabilística e na facilidade de benchmarking com vários modelos pré-construídos.
- O TensorFlow se destaca na produção em larga escala, extensibilidade a casos de uso de IA variados e integração em pipelines complexos de ML.