Gluonts dan TensorFlow keduanya menawarkan model yang telah dibangun untuk peramalan deret waktu, tetapi mereka berbeda secara signifikan dalam filosofi desain, penawaran model, kerangka kerja yang mendasarinya, dan kasus penggunaan. Di bawah ini adalah perbandingan terperinci yang berfokus pada model pra-built yang tersedia di Gluonts dan TensorFlow.
Model Pra-Built Gluonts
Gluonts adalah toolkit Python yang dirancang khusus untuk pemodelan seri waktu probabilistik. Ini dibangun di atas kerangka pembelajaran dalam Apache Mxnet, memanfaatkan API Gluon. Fokus utamanya adalah pada eksperimen ilmiah dan kasus penggunaan produksi yang melibatkan peramalan rangkaian waktu dan deteksi anomali. Gluonts berisi sejumlah model yang sudah dibangun, canggih yang menekankan peramalan probabilistik daripada prediksi titik.
Model yang sudah dibangun di Gluont meliputi:
1. Deepar: Model jaringan saraf berulang autoregresif yang populer yang menyediakan perkiraan probabilistik menggunakan jaringan berulang autoregresif, biasanya didasarkan pada unit LSTM. Ini diperkirakan dengan mempelajari pola temporal yang kompleks dan menghasilkan perkiraan kuantil.
2. DeepState: Model ini menggabungkan model ruang-negara dengan pembelajaran yang mendalam. Ini mengintegrasikan model deret waktu probabilistik klasik (model ruang negara) dengan jaringan saraf, memungkinkannya untuk menangkap pola temporal terstruktur dan musiman secara efektif.
3. Deepfactor: Model faktor mendalam yang menangkap pola hierarkis dan global yang kompleks di berbagai rangkaian waktu. Ini memanfaatkan model faktor laten menggunakan komponen jaringan saraf dalam untuk memodelkan pola umum yang dibagikan oleh beberapa seri.
4. MQ-CNN dan MQ-RNN (jaringan saraf multi-kuantil dan berulang): Model-model ini fokus pada pemodelan beberapa kuantil secara bersamaan, memberikan ramalan probabilistik terperinci, terutama cocok untuk aplikasi yang membutuhkan kuantifikasi ketidakpastian.
5. Canonical dan Gaussian LSTM: Varian model berbasis LSTM yang mengonsumsi perkiraan probabilistik dengan asumsi distribusi Gaussian atau bentuk kanonik, mendukung interpretasi probabilistik prediksi.
6. DeepVar: Vektor Autoregressive Models Diperluas ke Arsitektur Jaringan Saraf, memungkinkan pemodelan bersama dari beberapa deret waktu terkait.
Model dapat menangani fitur seperti musiman, liburan, dan kovariat eksternal. Gluonts juga memberikan abstraksi yang kaya dan komponen modular untuk distribusi, transformasi, dan blok bangunan saraf, memungkinkan penyesuaian dan pengembangan cepat model baru.
Fitur Utama dari Model Pra-Built Gluonts adalah:
- Peramalan probabilistik: Menghasilkan distribusi prediktif penuh daripada estimasi titik, berguna untuk kuantifikasi ketidakpastian.
- Fleksibilitas dan modularitas: Komponen dapat digabungkan atau diperluas, memungkinkan para peneliti dan praktisi untuk mengembangkan model baru dengan mudah.
- Integrasi dengan set data dan eksperimen: memfasilitasi pembandingan dan evaluasi menggunakan berbagai dataset publik.
- Dukungan untuk berbagai jenis deret waktu termasuk seri hierarkis dan multivariat.
- Penekanan pada reproduksibilitas dan eksperimen ilmiah.
Model Pra-Built TensorFlow untuk seri waktu
TensorFlow, yang dikembangkan oleh Google, adalah kerangka kerja pembelajaran mendalam yang luas dengan ekosistem yang luas. Tidak seperti Gluonts, itu tidak khusus hanya untuk deret waktu tetapi mendukungnya sebagai salah satu dari banyak aplikasi. TensorFlow menyediakan beberapa alat dan perpustakaan untuk membangun dan menggunakan model peramalan seri waktu, termasuk:
1. TensorFlow Probability (TFP): Add-on untuk pemodelan probabilistik yang mendukung banyak distribusi dan lapisan probabilistik. Sementara TFP menyediakan komponen probabilistik, model peramalan seri waktu probabilistik pra-dibangun penuh yang mirip dengan Gluonts kurang matang karena paket mandiri.
2. TensorFlow Addons: Berisi lapisan dan model khusus termasuk beberapa lapisan berorientasi seri waktu seperti varian LSTM dan mekanisme perhatian yang dapat digunakan untuk membangun model peramalan khusus.
3. Perkiraan TensorFlow (melalui proyek pihak ketiga dan open-source): Ada beberapa perpustakaan waktu tensorflow berbasis Tensorflow seperti "TensorFlow Time Series" (tidak dikelola secara aktif) dan implementasi "TFT" (Transformator Fusi Temporal).
4. Temporal Fusion Transformer (TFT): Awalnya diperkenalkan oleh peneliti Google Cloud AI, TFT adalah model pembelajaran mendalam yang canggih untuk peramalan seri waktu multi-horizon yang dapat ditafsirkan. Ada implementasi TensorFlow yang tersedia di open source tetapi umumnya disediakan sebagai contoh yang berorientasi penelitian daripada perpustakaan peramalan pra-dibangun mandiri.
5. Keras API di TensorFlow: Menawarkan fleksibilitas untuk membangun model khusus menggunakan lapisan seperti LSTM, GRU, CONV1D, lapisan padat, dan mekanisme perhatian untuk tugas peramalan tetapi membutuhkan lebih banyak upaya pengembangan pengguna.
Perbedaan utama dalam TensorFlow untuk Model Time Series Pra-Built:
- Kerangka kerja tujuan umum dengan penerapan yang luas di luar deret waktu.
- Fokus pada membangun model khusus daripada menyediakan model pra-built yang luas dengan API terpadu untuk peramalan.
- Ketersediaan probabilitas TensorFlow untuk pemodelan probabilistik tetapi tanpa sekaya serangkaian model probabilistik deret waktu khusus seperti Gluonts.
- Integrasi yang kuat dengan jalur pipa produksi dan infrastruktur yang dapat diskalakan.
- Dukungan untuk arsitektur model canggih seperti transformator dan model berbasis perhatian melalui komunitas dan kode penelitian.
Aspek komparatif
Spesialisasi model
Gluonts berspesialisasi untuk peramalan deret waktu dan pemodelan probabilistik, menawarkan ekosistem yang dirancang khusus untuk peramalan dan deteksi anomali dengan model pra-built yang komprehensif. TensorFlow menawarkan fleksibilitas untuk membangun model yang luas, termasuk peramalan deret waktu, tetapi dengan model peramalan khusus yang kurang out-of-the-box.
Peramalan probabilistik
Dukungan asli Gluonts untuk pemodelan probabilistik dan menghasilkan distribusi prediktif lebih maju dan komprehensif dibandingkan dengan alat probabilistik tujuan umum TensorFlow seperti probabilitas TensorFlow, yang membutuhkan upaya tambahan untuk membangun model peramalan khusus.
Kemudahan penggunaan dan API
Gluonts memberikan abstraksi tingkat tinggi seperti penaksir dan prediktor yang merangkum pelatihan dan alur kerja inferensi untuk peramalan, memfasilitasi eksperimen dan pembandingan yang cepat. TensorFlow menawarkan API Keras dan alat probabilistik tingkat bawah tetapi pengguna perlu membangun sebagian besar komponen sendiri atau mengadaptasi model komunitas.
Keragaman model
Gluonts mencakup beberapa model peramalan probabilistik saraf canggih yang siap digunakan, sedangkan TensorFlow terutama menyediakan blok bangunan (RNNs, CNNs, Transformers, dll.) Dan beberapa implementasi komunitas dari model canggih seperti TFT tanpa paket terpadu.
Ekstensibilitas dan kustomisasi
Baik Gluonts dan TensorFlow memungkinkan kustomisasi mendalam, tetapi desain modular Gluonts yang dirancang untuk pengembangan model seri waktu dan eksperimen ilmiah, sementara kerangka pembelajaran mendalam umum TensorFlow unggul dalam integrasi dengan sistem AI yang lebih luas dan lingkungan produksi.
Produksi dan skalabilitas
TensorFlow memiliki keunggulan yang signifikan dalam penyebaran yang dapat diskalakan, pelatihan terdistribusi, dan kesiapan produksi karena ekosistemnya yang luas termasuk sajian TensorFlow dan integrasi dengan platform cloud. Gluonts mendukung eksekusi lokal dan integrasi AWS Sagemaker tetapi lebih berfokus pada eksperimen ilmiah di samping penggunaan produksi.
Komunitas dan Ekosistem
TensorFlow memiliki basis pengguna dan ekosistem yang jauh lebih besar di seluruh domain pembelajaran mesin, termasuk alat yang kaya untuk pipa data, penyebaran, dan pemantauan. Gluonts memiliki ceruk tetapi komunitas yang kuat di sekitar pemodelan seri waktu, yang sering digunakan di Amazon dan komunitas penelitian.
Ringkasan Perbedaan
-Gluonts menyediakan toolkit pemodelan seri waktu yang kaya, probabilistik, dan khusus dengan model canggih yang sudah dibangun, secara eksplisit dirancang untuk deteksi peramalan dan anomali.
-TensorFlow adalah platform pembelajaran mendalam yang serba guna yang memungkinkan pengguna untuk membangun model peramalan khusus dengan alat yang kuat tetapi menawarkan lebih sedikit model peramalan deret waktu siap pakai.
- Gluonts unggul dalam peramalan probabilistik dan kemudahan pembandingan dengan beberapa model yang sudah dibangun.
- TensorFlow unggul dalam produksi skala besar, ekstensibilitas untuk beragam kasus penggunaan AI, dan integrasi ke dalam pipa ML yang kompleks.