Ambele Gluonts și TensorFlow oferă modele pre-construite pentru prognoza seriilor de timp, dar acestea diferă semnificativ în filozofia de proiectare, ofertele de model, cadrul de bază și cazurile de utilizare. Mai jos este o comparație detaliată axată pe modelele pre-construite disponibile în gluonturi și tensorflow.
Modele pre-construite Gluonts
Gluonts este un set de instrumente Python conceput special pentru modelarea probabilistică a seriilor de timp. Este construit deasupra cadrului de învățare profundă Apache MXNET, folosind API -ul Gluon. Obiectivul său principal este atât pe experimentarea științifică, cât și pe cazurile de utilizare a producției care implică prognoza seriilor de timp și detectarea anomaliei. Gluonts conține o serie de modele pre-construite, de ultimă generație, care accentuează prognozele probabilistice, mai degrabă decât doar predicțiile punctuale.
Modelele pre-construite în gluonti includ:
1. Deepar: Un model popular de rețea neuronală recurentă autoregresivă care oferă prognoze probabilistice folosind rețele recurente autoregresive, de obicei bazate pe unități LSTM. Previziile prin învățarea modelelor temporale complexe și producând prognoze cuantice.
2. DeepState: Acest model combină modelele de spațiu de stat cu învățarea profundă. Integrează modele clasice ale seriilor de timp probabilistice (modele de spațiu de stat) cu rețele neuronale, permițându-i să capteze modele temporale structurate și sezonalitate în mod eficient.
3. DeepFactor: un model de factor profund care surprinde modele ierarhice și globale complexe în mai multe serii de timp. Utilizează modele de factori latenți folosind componente profunde de rețea neuronală pentru a modela tiparele comune partajate de mai multe serii.
4. MQ-CNN și MQ-RNN (rețele neuronale convoluționale și recurente multi-Quantile): Aceste modele se concentrează pe modelarea mai multor cuantii simultan, oferind prognoze probabilistice detaliate, în special potrivite pentru aplicațiile care au nevoie de cuantificarea incertitudinii.
5. LSTM canonic și gaussian: variante ale modelelor bazate pe LSTM care produc prognoze probabilistice asumând distribuții gaussiene sau forme canonice, susținând interpretarea probabilistică a predicțiilor.
6. Deepvar: modele autoregresive vectoriale extinse la arhitecturile de rețea neuronală, permițând modelarea comună a mai multor serii de timp conexe.
Modelele pot gestiona caracteristici precum sezonalitate, sărbători și covariate externe. Gluonts oferă, de asemenea, abstractizări bogate și componente modulare pentru distribuții, transformări și blocuri de construcții neuronale, permițând personalizarea și dezvoltarea rapidă a noilor modele.
Caracteristicile cheie ale modelelor pre-construite Gluonts sunt:
- Prognoză probabilistică: produce distribuții predictive complete, mai degrabă decât estimări punctuale, utile pentru cuantificarea incertitudinii.
- Flexibilitate și modularitate: Componentele pot fi combinate sau extinse, permițând cercetătorilor și practicienilor să dezvolte cu ușurință noi modele.
- Integrare cu seturi de date și experimente: facilitează evaluarea comparativă și evaluarea folosind o mare varietate de seturi de date publice.
- Suport pentru diferite tipuri de serii de timp, inclusiv serii ierarhice și multivariate.
- Accent pe reproductibilitate și experimentare științifică.
Tensorflow Modele pre-construite pentru serii de timp
TensorFlow, dezvoltat de Google, este un cadru larg de învățare profundă, cu un ecosistem larg. Spre deosebire de Gluonts, nu este specializat doar pentru seriile de timp, ci o susține ca una dintre multe aplicații. TensorFlow oferă mai multe instrumente și biblioteci pentru a construi și implementa modele de prognoză a seriilor de timp, inclusiv:
1. Probabilitatea tensorflow (TFP): un supliment pentru modelarea probabilistică care acceptă multe distribuții și straturi probabilistice. În timp ce TFP oferă componente probabilistice, modelele de prognoză a seriilor de timp probabilistice pre-construite pre-construite similare cu Gluonts sunt mai puțin mature ca pachetele autonome.
2. Addon TensorFlow: Conține straturi și modele specializate, inclusiv straturi orientate către serii de timp, cum ar fi variantele LSTM și mecanismele de atenție care pot fi utilizate pentru a construi modele de prognoză personalizate.
3. Previziuni TensorFlow (prin intermediul unor proiecte de terți și open-source): Există unele biblioteci de serii de timp tensor-sursă deschise, cum ar fi „Tensorflow Time Series” (care nu sunt menținute activ) și implementări „TFT” (Transformer de fuziune temporală).
4. Transformator de fuziune temporală (TFT): Introduceți inițial de cercetătorii Google Cloud AI, TFT este un model de învățare profundă de ultimă generație pentru prognoza de timp multi-orizont interpretabilă. Există implementări TensorFlow disponibile în open source, dar sunt, în general, furnizate ca exemple orientate spre cercetare, mai degrabă decât o bibliotecă completă de previziune pre-construită.
5. API Keras în TensorFlow: oferă flexibilitate pentru a construi modele personalizate folosind straturi precum LSTM, GRU, CONV1D, straturi dense și mecanisme de atenție pentru sarcini de prognoză, dar necesită mai mult efort de dezvoltare a utilizatorilor.
Distincții cheie în TensorFlow pentru modele pre-construite pre-construite din seria de timp:
- Cadru cu scop general, cu o aplicabilitate largă dincolo de serii de timp.
- Concentrați-vă pe construirea de modele personalizate, mai degrabă decât să oferiți modele extinse pre-construite cu API-uri unificate pentru prognoză.
- Disponibilitatea probabilității de flux tensor pentru modelarea probabilistică, dar fără a fi la fel de bogată un set de modele probabilistice dedicate serii de timp ca gluont.
- Integrare puternică cu conductele de producție și infrastructura scalabilă.
- Suport pentru arhitecturi de model avansate, cum ar fi transformatoare și modele bazate pe atenție prin intermediul codului comunitar și de cercetare.
Aspecte comparative
Specializarea modelului
Gluonts este specializat pentru prognoza seriei de timp și modelarea probabilistică, oferind un ecosistem conceput special pentru prognoză și detectarea anomaliei cu modele cuprinzătoare pre-construite. TensorFlow oferă flexibilitatea de a construi modele largi, inclusiv prognoze de serii de timp, dar cu mai puțin ieșiri, modele de prognoză dedicate.
Prognoză probabilistică
Suportul autohton al lui Gluonts pentru modelarea probabilistică și generarea de distribuții predictive este mai avansată și mai cuprinzătoare în comparație cu instrumentele probabilistice cu scop general TensorFlow, cum ar fi probabilitatea tensorflow, care necesită eforturi suplimentare pentru a construi modele de prognoză personalizată.
Ușurință de utilizare și API -uri
Gluonts oferă abstractizări la nivel înalt, cum ar fi estimatori și predictori care încapsulează fluxurile de lucru de instruire și inferență pentru prognoză, facilitând experimentarea rapidă și evaluarea comparativă. TensorFlow oferă API-ul Keras și instrumentele probabilistice de nivel inferior, dar utilizatorii trebuie să construiască majoritatea componentelor sau să adapteze modelele comunitare.
Diversitatea modelelor
Gluonts include mai multe modele de previziune probabilistică neuronală de ultimă generație, gata de utilizare, în timp ce TensorFlow oferă în principal blocurile de construcție (RNN, CNNS, Transformers etc.) și unele implementări comunitare ale modelelor avansate precum TFT fără un pachet unificat.
Extensibilitate și personalizare
Atât Gluonts, cât și TensorFlow permit o personalizare profundă, dar designul modular al lui Gluonts, adaptat la seria de timp, viteza de dezvoltare a modelului și experimentarea științifică, în timp ce cadrul general de învățare profundă al TensorFlow excelează în integrarea cu sisteme AI mai largi și medii de producție.
Producție și scalabilitate
TensorFlow are avantaje semnificative în implementarea scalabilă, instruirea distribuită și pregătirea producției datorită ecosistemului său extins, inclusiv servirea Tensorflow și integrarea cu platformele cloud. Gluonts susține execuția locală și integrarea SAGEMAKER AWS, dar se concentrează mai mult pe experimentarea științifică, alături de utilizarea producției.
Comunitate și ecosistem
TensorFlow are o bază de utilizatori mult mai mare și ecosistem pe domenii de învățare automată, inclusiv unelte bogate pentru conducte de date, implementare și monitorizare. Gluonts are o comunitate de nișă, dar puternică în jurul modelării seriilor de timp, adesea folosită în comunitățile Amazon și de cercetare.
Rezumatul diferențelor
-Gluonts oferă un set de instrumente de modelare a seriilor de timp bogate, probabilistice și specializate cu modele de ultimă generație pre-construite, concepute în mod explicit pentru prognoză și detectarea anomaliei.
-TensorFlow este o platformă versatilă de învățare profundă, care permite utilizatorilor să construiască modele de prognoză personalizate cu instrumente puternice, dar oferă mai puține modele dedicate, gata de utilizare a seriilor de timp.
- Gluonts excelează în prognoze probabilistice și ușurință de evaluare comparativă cu mai multe modele pre-construite.
- Tensorflow excelează în producția pe scară largă, extensibilitatea la cazuri variate de utilizare AI și integrarea în conducte ML complexe.