Gluonts och TensorFlow erbjuder båda förbyggda modeller för prognoser för tidsserier, men de skiljer sig väsentligt i designfilosofi, modellutbud, underliggande ramverk och användningsfall. Nedan följer en detaljerad jämförelse fokuserad på de förbyggda modellerna som finns tillgängliga i Gluonts och TensorFlow.
Gluonts förbyggda modeller
Gluonts är en Python -verktygssats utformad specifikt för probabilistisk tidsseriemodellering. Det är byggt ovanpå Apache MXNet Deep Learning Framework och utnyttjar Gluon API. Dess primära fokus är på både vetenskapliga experiment- och produktionsanvändningsfall som involverar tidsserieprognoser och anomalidetektering. Gluonts innehåller ett antal förbyggda, modernaste modeller som betonar sannolikhetsprognoser snarare än bara punktförutsägelser.
De förbyggda modellerna i Gluonts inkluderar:
1. Deepar: En populär autoregressiv återkommande neural nätverksmodell som tillhandahåller sannolikhetsprognoser med autoregressiva återkommande nätverk, vanligtvis baserade på LSTM -enheter. Det prognoser genom att lära sig komplexa temporära mönster och producera kvantprognoser.
2. DeepState: Denna modell kombinerar modeller med tillstånd med djup inlärning. Den integrerar klassiska probabilistiska tidsseriemodeller (modeller av tillstånd-rymden) med neurala nätverk, vilket gör att den kan fånga strukturerade temporära mönster och säsongsbetonade effektivt.
3. Deepfactor: En djup faktormodell som fångar komplexa hierarkiska och globala mönster över flera tidsserier. Den utnyttjar latenta faktormodeller som använder djupa neurala nätverkskomponenter för att modellera vanliga mönster som delas av flera serier.
4. MQ-CNN och MQ-RNN (multikvantil konvolutionella och återkommande neurala nätverk): Dessa modeller fokuserar på att modellera flera kvantiler samtidigt, vilket ger detaljerade probabilistiska prognoser, särskilt lämpade för applikationer som behöver osäkerhetskvantifiering.
5. Canonical och Gaussian LSTM: Varianter av LSTM-baserade modeller som matar ut sannolikhetsprognoser som antar Gaussiska distributioner eller kanoniska former, som stöder sannolikhetstolkning av förutsägelser.
6. Deepvar: Vector Autoregressive Models utvidgade till neurala nätverksarkitekturer, vilket möjliggör gemensam modellering av flera relaterade tidsserier.
Modellerna kan hantera funktioner som säsongsbetonade, helgdagar och externa kovariater. Gluonts tillhandahåller också rika abstraktioner och modulkomponenter för distributioner, transformationer och neurala byggstenar, vilket möjliggör anpassning och snabb utveckling av nya modeller.
Viktiga funktioner i Gluonts förbyggda modeller är:
- Probabilistisk prognos: producerar fullständiga prediktiva fördelningar snarare än poänguppskattningar, användbara för kvantifiering av osäkerhet.
- Flexibilitet och modularitet: Komponenter kan kombineras eller utökas, vilket gör det möjligt för forskare och utövare att enkelt utveckla nya modeller.
- Integration med datasätt och experiment: underlättar benchmarking och utvärdering med hjälp av en mängd olika offentliga datasätt.
- Stöd för olika tidsserietyper inklusive hierarkiska och multivariata serier.
- Tyngdpunkt på reproducerbarhet och vetenskaplig experiment.
TensorFlow Förbyggda modeller för tidsserier
Tensorflow, utvecklad av Google, är en bred inlärningsram med ett brett ekosystem. Till skillnad från Gluonts är den inte specialiserad bara för tidsserier utan stöder det som en av många applikationer. TensorFlow tillhandahåller flera verktyg och bibliotek för att bygga och distribuera tidsserieprognosmodeller, inklusive:
1. Tensorflow-sannolikhet (TFP): Ett tillägg för probabilistisk modellering som stöder många distributioner och sannolikhetsskikt. Medan TFP tillhandahåller probabilistiska komponenter, är fulla förbyggda probabilistiska tidsserieprognosmodeller som liknar Gluonts mindre mogna som fristående paket.
2. Tensorflow -tillägg: innehåller specialiserade lager och modeller inklusive några tidsserierorienterade lager som LSTM -varianter och uppmärksamhetsmekanismer som kan användas för att bygga anpassade prognosmodeller.
3. Tensorflow-prognoser (via tredjeparts- och öppen källkodsprojekt): Det finns några open source TensorFlow-baserade tidsseriebibliotek som "TensorFlow Time Series" (inte upprätthålls aktivt) och "TFT" -implementeringar (temporal fusionstransformator).
4. Temporal Fusion Transformer (TFT): Ursprungligen introducerad av Google Cloud AI-forskare, TFT är en modern djup inlärningsmodell för tolkbar multi-horizon tidsserier prognos. Det finns TensorFlow-implementeringar tillgängliga i öppen källkod men de tillhandahålls i allmänhet som forskningsorienterade exempel snarare än ett fullständigt, fristående förbyggt prognosbibliotek.
5. KERAS API i TensorFlow: erbjuder flexibilitet för att bygga anpassade modeller med lager som LSTM, GRU, CONV1D, täta lager och uppmärksamhetsmekanismer för att prognosera uppgifter men kräver mer användarutvecklingsinsatser.
Viktiga skillnader i TensorFlow för tidsserier Förbyggda modeller:
- Allmänt ramverk med bred tillämpbarhet utöver tidsserier.
- Fokusera på att bygga anpassade modeller snarare än att tillhandahålla omfattande förbyggda modeller med enhetliga API: er för prognoser.
- Tillgänglighet av tensorflödes sannolikhet för probabilistisk modellering men utan en så rik en uppsättning dedikerade tidsserier sannolikhetsmodeller som gluonts.
- Stark integration med produktionsrörledningar och skalbar infrastruktur.
- Stöd för avancerade modellarkitekturer som transformatorer och uppmärksamhetsbaserade modeller genom samhälls- och forskningskod.
Jämförande aspekter
Modellspecialisering
Gluonts är specialiserad för tidsserieprognoser och probabilistisk modellering, och erbjuder ett ekosystem som är utformat specifikt för prognoser och anomalidetektering med omfattande förbyggda modeller. TensorFlow erbjuder flexibilitet att bygga omfattande modeller, inklusive prognoser för tidsserier, men med mindre out-of-the-box, dedikerade prognosmodeller.
Prognosprognos
Gluonts ursprungliga stöd för probabilistisk modellering och generering av prediktiva distributioner är mer avancerade och omfattande jämfört med TensorFlows allmänna sannolikhetsverktyg som TensorFlow-sannolikhet, som kräver ytterligare ansträngningar för att bygga anpassade prognosmodeller.
Användarvänlighet och API: er
Gluonts tillhandahåller abstraktioner på hög nivå som esticators och prediktorer som kapslar ut utbildning och inferens arbetsflöden för prognoser, underlättar snabb experiment och benchmarking. TensorFlow erbjuder KERAS API och sannolikhetsverktyg på lägre nivå men användare måste bygga de flesta komponenter själva eller anpassa gemenskapsmodeller.
Mångfald av modeller
Gluonts inkluderar flera modernaste neurala prognosprognosmodeller som är redo att använda, medan TensorFlow huvudsakligen tillhandahåller byggstenarna (RNN: er, CNN: er, transformatorer, etc.) och vissa samhällsimplementeringar av avancerade modeller som TFT utan ett enhetligt paket.
Utdragbarhet och anpassning
Både Gluonts och TensorFlow möjliggör djup anpassning, men Gluonts modulära design anpassade till tidsserieshastigheter Modellutveckling och vetenskaplig experiment, medan TensorFlows allmänna Deep Learning -ram utmärker sig i integration med bredare AI -system och produktionsmiljöer.
Produktion och skalbarhet
TensorFlow har betydande fördelar med skalbar distribution, distribuerad utbildning och produktionsberedskap på grund av dess omfattande ekosystem inklusive TensorFlow -servering och integration med molnplattformar. Gluonts stöder lokal exekvering och AWS Sagemaker -integration men fokuserar mer på vetenskaplig experiment tillsammans med produktionsanvändning.
Gemenskap och ekosystem
TensorFlow har en mycket större användarbas och ekosystem över maskininlärningsdomäner, inklusive rika verktyg för datadörledningar, distribution och övervakning. Gluonts har en nisch men stark gemenskap runt tidsseriemodellering, ofta används inom Amazon och forskningssamhällen.
Sammanfattning av skillnader
-Gluonts tillhandahåller en rik, probabilistisk och specialiserad tidsseriemodelleringsverktygssats med förbyggda modernaste modeller, uttryckligen utformade för prognoser och anomalidetektering.
-TensorFlow är en mångsidig djup inlärningsplattform som gör det möjligt för användare att bygga anpassade prognosmodeller med kraftfulla verktyg men erbjuder färre dedikerade, färdiga tidsserieprognosmodeller.
- Gluonts utmärker sig i sannolikhetsprognoser och enkel benchmarking med flera förbyggda modeller.
- Tensorflow utmärker sig i storskalig produktion, utdragbarhet till olika AI-användningsfall och integration i komplexa ML-rörledningar.