Bagaimana model bawaan di GluonTS dibandingkan dengan model di TensorFlow

1. Kerangka Implementasi:
- GluonTS: Dibangun di atas kerangka pembelajaran mendalam Apache MXNet dan menggunakan API Gluon.
- TensorFlow: Dibuat di atas framework TensorFlow.

2. Komponen Model:
- GluonTS: Menyediakan berbagai komponen untuk membangun model deret waktu, termasuk jaringan neural, model probabilistik, dan model ruang keadaan.
- TensorFlow: Menyertakan berbagai model siap pakai untuk berbagai tugas pembelajaran mesin, seperti klasifikasi gambar dan deteksi objek.

3. Pengembangan Model:
- GluonTS: Dirancang bagi para ilmuwan dan peneliti untuk dengan cepat mengembangkan dan melakukan tolok ukur model deret waktu baru.
- TensorFlow: Terutama digunakan untuk mengimplementasikan model tertentu, seperti DeepAR.

4. Penggunaan dan Tujuan:
- GluonTS: Perangkat komprehensif untuk membuat dan membuat tolok ukur model deret waktu.
- TensorFlow: Framework yang lebih luas untuk tugas pembelajaran mendalam.

5. Fitur Tambahan:
- GluonTS: Termasuk alat untuk eksperimen cepat, termasuk I/O data, evaluasi model, dan utilitas pembuatan plot.
- TensorFlow: Tidak menyertakan alat ini.

6. Model Pra-Paket:
- GluonTS: Mencakup implementasi model deret waktu yang canggih dan sudah dipaketkan sebelumnya.
- TensorFlow: Menyertakan model siap pakai untuk berbagai tugas, namun tidak secara khusus untuk perkiraan deret waktu.

7. Evaluasi Model:
- GluonTS: Menyertakan alat untuk evaluasi model dan menyediakan kerangka kerja tolok ukur.
- TensorFlow: Tidak menyertakan alat khusus untuk evaluasi model.

8. Persyaratan Data:
- GluonTS: Mendukung data deret waktu univariat dan multivariat.
- TensorFlow: Tidak menentukan persyaratan data.

9. Kriteria Pemilihan Model:
- GluonTS: Memberikan kriteria yang serupa dengan kriteria untuk memilih antara model Auto-regressive (AR) dan model ETS.
- TensorFlow: Tidak memberikan kriteria khusus untuk memilih antar model.

10. Komunitas dan Dukungan:
- GluonTS: Dipelihara dan digunakan secara aktif di Amazon, dengan komunitas yang berkembang dan dokumentasi yang luas.
- TensorFlow: Banyak digunakan dan didukung oleh komunitas TensorFlow.

Singkatnya, meskipun GluonTS dan TensorFlow menyediakan model siap pakai, GluonTS adalah perangkat yang lebih komprehensif yang dirancang khusus untuk pemodelan deret waktu, dengan komponen dan alat yang lebih beragam untuk eksperimen cepat. TensorFlow, di sisi lain, adalah kerangka kerja yang lebih luas untuk tugas pembelajaran mendalam, dengan fokus pada penerapan model tertentu seperti DeepAR[1][3][4][5].