Gluonts и Tensorflow предлагают предварительно построенные модели для прогнозирования временных рядов, но они значительно различаются по философии дизайна, модельными предложениями, базовыми рамками и вариантами использования. Ниже приведено подробное сравнение, ориентированное на предварительно созданные модели, доступные в Gluonts и Tensorflow.
Глюонты заранее созданные модели
Gluonts - это инструментарий Python, разработанный специально для вероятностного моделирования временных рядов. Он построен в верхней части среды глубокого обучения Apache MXNet, используя Gluon API. Основное внимание уделяется как научно -экспериментам, так и на применениях использования производства, включающих прогнозирование временных рядов и обнаружение аномалий. Gluonts содержит ряд предварительно построенных, современных моделей, которые подчеркивают вероятностное прогнозирование, а не только точечные прогнозы.
Предварительно построенные модели в глюонтах включают в себя:
1. Deepar: популярная авторегрессивная рецидивирующая модель нейронной сети, которая обеспечивает вероятностные прогнозы с использованием авторегрессивных рецидивирующих сетей, обычно основанных на единицах LSTM. Это прогнозирует, изучая сложные временные закономерности и создавая квантильные прогнозы.
2. Deep Vestate: эта модель объединяет модели пространства состояний с глубоким обучением. Он интегрирует классические вероятностные модели временных рядов (модели состояния пространства) с нейронными сетями, позволяя им эффективно захватывать структурированные временные модели и сезонность.
3. DeepFactor: модель глубокого фактора, которая отражает сложные иерархические и глобальные закономерности во время нескольких временных рядов. Он использует модели скрытых факторов, используя компоненты глубокой нейронной сети для моделирования общих моделей, разделяемых несколькими сериями.
4. MQ-CNN и MQ-RNN (многоквартильные сверточные и рецидивирующие нейронные сети): эти модели сосредоточены на одновременном моделировании нескольких квантилей, предоставляя подробные вероятностные прогнозы, особенно подходящие для применений, нуждающихся в неопределенной количественной оценке.
5. Canonical и Gaussian LSTM: варианты моделей на основе LSTM, которые выводят вероятностные прогнозы, предполагающие гауссовые распределения или канонические формы, поддерживая вероятностную интерпретацию прогнозов.
6. Deepvar: векторные авторегрессивные модели распространялись на архитектуры нейронных сети, что позволяет совместно моделировать многочисленные временные ряды.
Модели могут обрабатывать такие функции, как сезонность, праздники и внешние ковариаты. Gluonts также предоставляет богатые абстракции и модульные компоненты для распределений, преобразований и блоков нейронных строительных блоков, что обеспечивает настройку и быстрое развитие новых моделей.
Ключевые особенности моделей Gluonts
- Вероятностное прогнозирование: создает полное прогнозирующее распределение, а не точечные оценки, полезные для количественной оценки неопределенности.
- Гибкость и модульность: компоненты могут быть комбинированы или расширены, что позволяет исследователям и практикам легко разрабатывать новые модели.
- Интеграция с наборами данных и экспериментов: облегчает сравнительный анализ и оценку с использованием широкого спектра публичных наборов данных.
- Поддержка различных типов временных рядов, включая иерархические и многомерные серии.
- Акцент на воспроизводимость и научные эксперименты.
Tensorflow
Tensorflow, разработанный Google, является широкой структурой глубокого обучения с широкой экосистемой. В отличие от Gluonts, он не специализируется только для временных рядов, но поддерживает его как одно из многих приложений. Tensorflow предоставляет несколько инструментов и библиотек для создания и развертывания моделей прогнозирования временных рядов, включая:
1. Вероятность тензорафлоу (TFP): дополнение для вероятностного моделирования, которое поддерживает множество распределений и вероятностных слоев. В то время как TFP обеспечивает вероятностные компоненты, полные предварительно построенные вероятностные модели временных рядов, аналогичные глюонтам, менее зрелы в качестве автономных пакетов.
2. TensorFlow Addons: Contains specialized layers and models including some time series oriented layers such as LSTM variants and attention mechanisms that can be used to build custom forecasting models.
3. Прогнозирование Tensorflow (через сторонние проекты и проекты с открытым исходным кодом): существуют некоторые библиотеки временных рядов на основе тензора с открытым исходным кодом, такие как «временные ряды Tensorflow» (не поддерживаются активно) и реализации «TFT» (Themeral Fusion Transformer).
4. Временный трансформатор слияния (TFT): первоначально представленным исследователями Google Cloud AI, TFT-это современная модель глубокого обучения для интерпретируемого прогнозирования временных рядов с несколькими гостями. Существуют реализации TensorFlow, доступные в открытом исходном коде, но они обычно предоставляются в качестве исследований, ориентированных на исследования, а не полная, автономная предварительно построенная библиотека прогнозирования.
5. API Keras в TensorFlow: предлагает гибкость для создания пользовательских моделей, используя такие слои, как LSTM, GRU, Conv1d, плотные слои и механизмы внимания для прогнозирования задач, но требует большего усилия по разработке пользователей.
Ключевые различия в TensorFlow для моделей временных рядов:
- Общая структура с широкой применимостью за пределами временных рядов.
- Сосредоточьтесь на создании пользовательских моделей, а не на предоставлении обширных предварительно созданных моделей с унифицированными API для прогнозирования.
- Доступность вероятности тензора для вероятностного моделирования, но без такого богатого набора специальных вероятностных моделей временных рядов, как глюонты.
- Сильная интеграция с производственными трубопроводами и масштабируемой инфраструктурой.
- Поддержка передовых модельных архитектур, таких как трансформаторы и модели, основанные на внимании, посредством сообщества и кода исследования.
Сравнительные аспекты
Специализация модели
Gluonts специализируется на прогнозировании временных рядов и вероятностном моделировании, предлагая экосистему, разработанную специально для прогнозирования и обнаружения аномалий с помощью комплексных предварительно созданных моделей. TensorFlow предлагает гибкость для создания широкомасштабных моделей, включая прогнозирование временных рядов, но с менее необычными, специальными моделями прогнозирования.
Вероятное прогнозирование
Нативная поддержка Gluonts для вероятностного моделирования и генерации прогнозирующих распределений является более продвинутой и всеобъемлющей по сравнению с вероятностными инструментами TensorFlow общего назначения, такими как вероятность TensorFlow, которые требуют дополнительных усилий для создания пользовательских моделей прогнозирования.
Простота использования и APIS
Gluonts обеспечивает абстракции высокого уровня, такие как оценки и предикторы, которые инкапсулируют рабочие процессы обучения и вывода для прогнозирования, облегчения быстрых экспериментов и сравнительного анализа. Tensorflow предлагает вероятностные инструменты кераса и вероятностные инструменты более низкого уровня, но пользователи должны создавать большинство компонентов сами или адаптировать модели сообщества.
Разнообразие моделей
Gluonts включает в себя несколько современных нейронных вероятностных моделей прогнозирования, готовых к использованию, тогда как TensorFlow в основном предоставляет строительные блоки (RNN, CNN, трансформаторы и т. Д.) И некоторые реализации сообщества, таких как TFT, без единого пакета.
Расширимость и настройка
Как Gluonts, так и TensorFlow обеспечивают глубокую настройку, но модульный дизайн Gluonts, адаптированный к скорости времени разработки модели временных рядов и научных экспериментов, в то время как общая структура глубокого обучения TensorFlow превосходит интеграцию с более широкими системами ИИ и производственными средами.
Производство и масштабируемость
Tensorflow имеет значительные преимущества в масштабируемом развертывании, распределенном обучении и готовности к производству благодаря обширной экосистеме, включая обслуживание Tensorflow и интеграцию с облачными платформами. Gluonts поддерживает местную интеграцию SageMaker и AWS, но больше фокусируется на научных экспериментах наряду с использованием производства.
Сообщество и экосистема
TensorFlow имеет гораздо большую пользовательскую базу и экосистему в доменах машинного обучения, включая богатые инструменты для трубопроводов данных, развертывание и мониторинг. Gluonts имеет нишевое, но сильное сообщество в моделировании временных рядов, часто используемое в Amazon и исследовательских сообществах.
Резюме различий
-Gluonts обеспечивает богатый, вероятностный и специализированные моделирование временных рядов с предварительно построенными современными моделями, четко разработанными для прогнозирования и обнаружения аномалий.
-TensorFlow-это универсальная платформа глубокого обучения, позволяющая пользователям создавать пользовательские модели прогнозирования с мощными инструментами, но предлагает меньше выделенных, готовых к использованию моделей прогнозирования временных рядов.
- Gluonts превосходят вероятностное прогнозирование и простоту сравнительного анализа с несколькими предварительно созданными моделями.
- Tensorflow превосходит в крупномасштабном производстве, расширяемости для различных вариантов использования ИИ и интеграции в сложные трубопроводы ML.