Gluonts y TensorFlow ofrecen modelos preconstruidos para el pronóstico de series de tiempo, pero difieren significativamente en la filosofía de diseño, las ofertas de modelos, el marco subyacente y los casos de uso. A continuación se muestra una comparación detallada centrada en los modelos preconstruidos disponibles en Gluonts y TensorFlow.
Modelos preconstruidos de Gluonts
Gluonts es un kit de herramientas de Python diseñado específicamente para el modelado probabilístico de series de tiempo. Está construido sobre el marco de aprendizaje profundo Apache MXNET, aprovechando la API de Gluon. Su enfoque principal está tanto en los casos de experimentación científica como de uso de producción que involucran pronósticos de series de tiempo y detección de anomalías. Gluonts contiene una serie de modelos de vanguardia preconstruidos que enfatizan el pronóstico probabilístico en lugar de solo las predicciones puntuales.
Los modelos preconstruidos en Gluonts incluyen:
1. Deepar: un modelo de red neuronal recurrente autorregresivo popular que proporciona pronósticos probabilísticos utilizando redes recurrentes autorregresivas, típicamente basadas en unidades LSTM. Se pronostica aprendiendo patrones temporales complejos y produciendo pronósticos cuantiles.
2. Deepstate: este modelo combina modelos de espacio de estado con aprendizaje profundo. Integra modelos clásicos de series de tiempo probabilísticas (modelos de espacio de estado) con redes neuronales, lo que le permite capturar patrones temporales estructurados y estacionalidad de manera efectiva.
3. DeepFactor: un modelo de factor profundo que captura patrones jerárquicos y globales complejos en múltiples series de tiempo. Aprovecha modelos de factores latentes que utilizan componentes de red neuronal profunda para modelar patrones comunes compartidos por series múltiples.
4.
5. LSTM canónico y gaussiano: variantes de modelos basados en LSTM que producen pronósticos probabilísticos que suponen distribuciones gaussianas o formas canónicas, lo que respalda la interpretación probabilística de las predicciones.
6. DeepVar: modelos autorregresivos vectoriales extendidos a las arquitecturas de redes neuronales, lo que permite el modelado conjunto de múltiples series de tiempo relacionadas.
Los modelos pueden manejar características como estacionalidad, vacaciones y covariables externas. Gluonts también proporciona abstracciones ricas y componentes modulares para distribuciones, transformaciones y bloques de construcción neuronales, lo que permite la personalización y el rápido desarrollo de nuevos modelos.
Las características clave de los modelos preconstruidos de Gluonts son:
- Pronóstico probabilístico: produce distribuciones predictivas completas en lugar de estimaciones puntuales, útiles para la cuantificación de la incertidumbre.
- Flexibilidad y modularidad: los componentes se pueden combinar o extender, lo que permite a los investigadores y profesionales desarrollar nuevos modelos fácilmente.
- Integración con conjuntos de datos y experimentos: facilita la evaluación comparativa y evaluación utilizando una amplia variedad de conjuntos de datos públicos.
- Soporte para varios tipos de series temporales, incluidas series jerárquicas y multivariadas.
- énfasis en la reproducibilidad y la experimentación científica.
Modelos preconstruidos de TensorFlow para series de tiempo
TensorFlow, desarrollado por Google, es un amplio marco de aprendizaje profundo con un amplio ecosistema. A diferencia de Gluonts, no es especializado solo para series de tiempo, sino que lo admite como una de las muchas aplicaciones. TensorFlow proporciona varias herramientas y bibliotecas para construir e implementar modelos de pronóstico de series de tiempo, que incluya:
1. Probabilidad de flujo de tensor (TFP): un complemento para el modelado probabilístico que admite muchas distribuciones y capas probabilísticas. Mientras que TFP proporciona componentes probabilísticos, los modelos de pronóstico de series de tiempo probabilísticos previos a la construcción completa similares similares a los de Gluonts son menos maduros como paquetes independientes.
2. TensorFlow Addons: contiene capas y modelos especializados que incluyen algunas capas orientadas a series de tiempo, como variantes LSTM y mecanismos de atención que se pueden usar para construir modelos de pronóstico personalizados.
3. TensorFlow Forecasting (a través de proyectos de terceros y de código abierto): hay algunas bibliotecas de series de tiempo basadas en TensorFlow de código abierto, como "Serie de tiempo TensorFlow" (no mantenidas activamente) y implementaciones de "TFT" (transformador de fusión temporal).
4. Transformador de fusión temporal (TFT): introducido originalmente por Google Cloud AI Investigadores, TFT es un modelo de aprendizaje profundo de última generación para el pronóstico de series temporales de múltiples horizonte interpretables. Hay implementaciones de flujo de tensor disponible en código abierto, pero generalmente se proporcionan como ejemplos orientados a la investigación en lugar de una biblioteca de pronóstico prebuilada completa y independiente.
5. API Keras en TensorFlow: ofrece flexibilidad para construir modelos personalizados utilizando capas como LSTM, Gru, Conv1D, capas densas y mecanismos de atención para pronosticar tareas, pero requiere más esfuerzo de desarrollo de usuarios.
Distinciones clave en TensorFlow para modelos preconstruidos de series de tiempo:
- Marco de uso general con una amplia aplicabilidad más allá de series de tiempo.
- Concéntrese en la creación de modelos personalizados en lugar de proporcionar modelos prelimilados extensos con API unificadas para el pronóstico.
- Disponibilidad de probabilidad de flujo de tensor para el modelado probabilístico, pero sin un conjunto de modelos probabilísticos de series de tiempo dedicadas como gluonts.
- Fuerte integración con tuberías de producción e infraestructura escalable.
- Soporte para arquitecturas de modelos avanzadas como transformadores y modelos basados en la atención a través de la comunidad y el código de investigación.
Aspectos comparativos
Especialización modelo
Gluonts está especializado para el pronóstico de series de tiempo y el modelado probabilístico, que ofrece un ecosistema diseñado específicamente para el pronóstico y la detección de anomalías con modelos integrales preconstruidos. TensorFlow ofrece la flexibilidad para construir modelos de amplio alcance, incluidos los pronósticos de series temporales, pero con modelos de pronóstico dedicados menos listas para usar.
Pronóstico probabilístico
El soporte nativo de Gluonts para el modelado probabilístico y la generación de distribuciones predictivas es más avanzado y integral en comparación con las herramientas probabilísticas de uso general de Tensorflow como la probabilidad de flujo de tensor, que requieren un esfuerzo adicional para crear modelos de pronóstico personalizados.
Facilidad de uso y API
Gluonts proporciona abstracciones de alto nivel, como estimadores y predictores que encapsulan los flujos de trabajo de entrenamiento e inferencia para el pronóstico, facilitando la experimentación rápida y la evaluación comparativa. TensorFlow ofrece la API Keras y las herramientas probabilísticas de nivel inferior, pero los usuarios deben construir la mayoría de los componentes o adaptar modelos comunitarios.
Diversidad de modelos
Gluonts incluye varios modelos de pronóstico probabilístico neuronal neuronal de última generación listos para usar, mientras que TensorFlow proporciona principalmente los bloques de construcción (RNNS, CNNS, Transformers, etc.) y algunas implementaciones comunitarias de modelos avanzados como TFT sin un paquete unificado.
Extensibilidad y personalización
Tanto Gluonts como TensorFlow permiten una personalización profunda, pero el diseño modular de Gluonts adaptado a la serie temporal acelera el desarrollo del modelo y la experimentación científica, mientras que el marco general de aprendizaje profundo de Tensorflow sobresale en la integración con sistemas de IA y entornos de producción más amplios.
Producción y escalabilidad
TensorFlow tiene ventajas significativas en la implementación escalable, capacitación distribuida y preparación para la producción debido a su extenso ecosistema que incluye la servicio TensorFlow e integración con plataformas en la nube. GLUONTS admite la ejecución local y la integración de AWS Sagemaker, pero se centra más en la experimentación científica junto con el uso de producción.
Comunidad y ecosistema
TensorFlow tiene una base de usuarios y un ecosistema mucho más grandes en los dominios de aprendizaje automático, incluidas las herramientas ricas para tuberías de datos, implementación y monitoreo. Gluonts tiene un nicho pero una comunidad sólida en torno al modelado de series de tiempo, a menudo utilizadas en Amazon y de Investigación.
Resumen de diferencias
-Gluonts proporciona un kit de herramientas de modelado de series de tiempo rica, probabilística y especializada con modelos de estado de arte previos a la construcción, diseñados explícitamente para el pronóstico y la detección de anomalías.
-TensorFlow es una plataforma de aprendizaje profundo versátil que permite a los usuarios crear modelos de pronóstico personalizados con herramientas potentes, pero ofrece menos modelos de pronóstico de series de tiempo dedicados y listos para usar.
- Gluonts se destaca en el pronóstico probabilístico y la facilidad de la evaluación comparativa con varios modelos preconstruidos.
- Tensorflow sobresale en la producción a gran escala, extensibilidad a variados casos de uso de IA e integración en tuberías complejas de ML.