Gan gluonti, gan TensorFlow piedāvā iepriekš veidotus modeļus laikrindu prognozēšanai, taču tie ievērojami atšķiras ar dizaina filozofiju, modeļa piedāvājumiem, pamatā esošo sistēmu un lietošanas gadījumiem. Zemāk ir detalizēts salīdzinājums, kas vērsts uz iepriekš izveidotajiem modeļiem, kas pieejami gluontos un TensorFlow.
Gluontes iepriekš izveidoti modeļi
Gluonts ir Python instrumentu komplekts, kas īpaši paredzēts varbūtības laikrindu modelēšanai. Tas ir veidots uz Apache MXNet dziļas mācīšanās ietvara, izmantojot Gluon API. Tā galvenā uzmanība tiek pievērsta gan zinātniskiem eksperimentiem, gan ražošanas lietošanas gadījumiem, kas saistīti ar laika rindu prognozēšanu un anomāliju noteikšanu. Gluonts satur vairākus iepriekš veidotus, mūsdienīgus modeļus, kas uzsver varbūtības prognozēšanu, nevis tikai punktu prognozes.
Iepriekš veidotie modeļi gluontos ietver:
1. Deepar: populārs autoregresīvs atkārtots neironu tīkla modelis, kas nodrošina varbūtības prognozes, izmantojot autoregresīvus atkārtotus tīklus, parasti balstoties uz LSTM vienībām. Tas prognozē, apgūstot sarežģītus laika modeļus un ražojot kvantitātes prognozes.
2. DeepState: Šis modelis apvieno valsts telpas modeļus ar dziļu mācīšanos. Tas integrē klasiskos varbūtības laikrindu modeļus (valsts telpas modeļus) ar neironu tīkliem, ļaujot tai efektīvi uztvert strukturētus laika modeļus un sezonalitāti.
3. DeepFactor: dziļa faktora modelis, kas atspoguļo sarežģītus hierarhiskos un globālos modeļus vairākās laika rindās. Tas izmanto latento faktoru modeļus, izmantojot dziļu neironu tīkla komponentus, lai modelētu parastos modeļus, kas kopīgi ar vairākām sērijām.
4. MQ-CNN un MQ-RNN (daudzkvalīdu konvolūcijas un atkārtoti neironu tīkli): Šie modeļi vienlaikus koncentrējas uz vairāku kvantātu modelēšanu, nodrošinot detalizētas varbūtības prognozes, īpaši piemērotas lietojumprogrammām, kurām nepieciešama nenoteiktības kvantitatīva noteikšana.
5. Kanoniskā un Gausa LSTM: uz LSTM balstītu modeļu varianti, kas izvada varbūtības prognozes, pieņemot Gausa sadalījumu vai kanoniskas formas, atbalstot varbūtīgu prognožu interpretāciju.
6. Deepvar: vektora autoregresīvie modeļi, kas paplašināti līdz neironu tīkla arhitektūrām, ļaujot kopīgi modelēt vairākas saistītās laika rindas.
Modeļi var rīkoties ar tādām funkcijām kā sezonalitāte, brīvdienas un ārējie kovariāti. Gluonti nodrošina arī bagātīgas abstrakcijas un modulārus komponentus sadalījumam, pārvērtībām un neironu celtniecības blokiem, kas ļauj pielāgot un strauju jaunu modeļu attīstību.
Gluontes galvenās iezīmes Iepriekš izveidotie modeļi ir:
- Varbūtības prognozēšana: ražo pilnīgu paredzamo sadalījumu, nevis punktu aprēķinus, kas ir noderīgi nenoteiktības kvantitatīvai noteikšanai.
- Elastība un modularitāte: komponentus var apvienot vai paplašināt, ļaujot pētniekiem un praktiķiem viegli attīstīt jaunus modeļus.
- Integrācija ar datu kopām un eksperimentiem: atvieglo etalonuzdevumu veidošanu un novērtēšanu, izmantojot plašu publisko datu kopu klāstu.
- Atbalsts dažādiem laikrindu veidiem, ieskaitot hierarhisko un daudzdimensiju sēriju.
- uzsvars uz reproducējamību un zinātniskiem eksperimentiem.
TensorFlow iepriekš veidoti modeļi laikrindu
TensorFlow, ko izstrādājis Google, ir plašs dziļas mācību ietvars ar plašu ekosistēmu. Atšķirībā no gluontiem, tas nav specializēts tikai laika rindām, bet atbalsta to kā vienu no daudzajām lietojumprogrammām. TensorFlow nodrošina vairākus rīkus un bibliotēkas, lai izveidotu un izvietotu laikrindu prognozēšanas modeļus, ieskaitot:
1. Tensorflow varbūtība (TFP): papildinājums varbūtības modelēšanai, kas atbalsta daudzus sadalījumus un varbūtības slāņus. Kaut arī TFP nodrošina varbūtības komponentus, pilnīga iepriekš uzbūvētā varbūtība laika rindu prognozēšanas modeļi, kas līdzīgi Gluontiem, ir mazāk nobrieduši kā patstāvīgi paketes.
2. Tensorflow Addons: satur specializētus slāņus un modeļus, ieskaitot dažus uz laiku orientētus slāņus, piemēram, LSTM variantus un uzmanības mehānismus, kurus var izmantot pielāgotu prognozēšanas modeļu izveidošanai.
3. Tensorflow prognozēšana (caur trešo pušu un atvērtā pirmkoda projektiem): ir dažas atvērtā pirmkoda TensorFlow balstītas laikrindu bibliotēkas, piemēram, “TensorFlow laika rindas” (netiek aktīvi uzturētas) un "TFT" ieviešanas (Temporal Fusion Transformer).
4. Laika saplūšanas transformators (TFT): Sākotnēji to ieviesis Google Cloud AI pētnieki, TFT ir mūsdienīgs dziļas mācīšanās modelis interpretējamam vairāku horizonu laikrindu prognozēšanai. Atvērtā pirmkoda laikā ir pieejama TensorFlow ieviešana, bet tās parasti tiek nodrošinātas kā uz pētījumiem orientētus piemērus, nevis pilnu, patstāvīgu iepriekš izveidotu prognozēšanas bibliotēku.
5. Keras API Tensorflow: piedāvā elastību, lai izveidotu pielāgotus modeļus, izmantojot tādus slāņus kā LSTM, GRU, CONV1D, blīvi slāņi un uzmanības mehānismi uzdevumu prognozēšanai, bet prasa vairāk lietotāju attīstības pūles.
Galvenās atšķirības TensorFlow laika rindu iepriekš veidotiem modeļiem:
- Vispārīgi izveicīgs ietvars ar plašu piemērojamību ārpus laika rindām.
- Koncentrējieties uz pielāgotu modeļu veidošanu, nevis plašu iepriekš izveidotu modeļu nodrošināšanu ar vienotām API prognozēšanai.
- Tensorflow varbūtības varbūtības pieejamība varbūtības modelēšanai, bet bez tikpat bagātīga speciālu laika rindu varbūtības modeļu kopuma kā gluonti.
- Spēcīga integrācija ar ražošanas cauruļvadiem un mērogojamo infrastruktūru.
- Atbalsts uzlabotām modeļa arhitektūrām, piemēram, transformatoriem un uz uzmanību balstītiem modeļiem, izmantojot kopienas un pētniecības kodu.
Salīdzinošie aspekti
Modeļa specializācija
Gluonts ir specializēts laikrindu prognozēšanai un varbūtības modelēšanai, piedāvājot ekosistēmu, kas īpaši paredzēta prognozēšanai un anomālijas noteikšanai ar visaptverošiem iepriekš veidotiem modeļiem. TensorFlow piedāvā elastību, lai izveidotu plašu modeļus, ieskaitot laikrindu prognozēšanu, bet ar mazāk ārpus kastes, specializētiem prognozēšanas modeļiem.
Varbūtības prognozēšana
Gluonts vietējais atbalsts varbūtības modelēšanai un prognozējošā sadalījuma ģenerēšanai ir progresīvāks un visaptverošāks, salīdzinot ar Tensorflow vispārējās nozīmes varbūtības instrumentiem, piemēram, Tensorflow varbūtību, kurai nepieciešami papildu pūles, lai izveidotu pielāgotus prognozēšanas modeļus.
Lietošanas ērtums un API
Gluonti nodrošina augsta līmeņa abstrakcijas, piemēram, novērtētājus un prognozētājus, kas iekapsulē apmācību un secinājumu darbplūsmas prognozēšanas prognozēšanai, ātras eksperimentēšanas un etalonuzdevumu atvieglošanai. TensorFlow piedāvā Keras API un zemāka līmeņa varbūtības rīkus, bet lietotājiem paši jāveido lielākā daļa komponentu vai jāpielāgo kopienas modeļi.
Modeļu daudzveidība
Gluonti ietver vairākus vismodernākos neironu varbūtības prognozēšanas modeļus, kas ir gatavi lietošanai, turpretī TensorFlow galvenokārt nodrošina celtniecības blokus (RNN, CNNS, transformatorus utt.) Un dažas sabiedriskās ieviešanas tādiem uzlabotiem modeļiem kā TFT bez vienotas paketes.
Paplašināmība un pielāgošana
Gan gluonti, gan TensorFlow ļauj dziļi pielāgot, bet Gluontas modulārais dizains, kas pielāgots laikrindu ātruma modeļa izstrādei un zinātniskiem eksperimentiem, savukārt TensorFlow vispārējā dziļā mācīšanās ietvars izceļas ar integrāciju ar plašāku AI sistēmu un ražošanas vidi.
Ražošana un mērogojamība
Tensorflow ir ievērojamas priekšrocības mērogojamā izvietošanā, izplatītajā apmācībā un ražošanas gatavībā, ņemot vērā tās plašo ekosistēmu, ieskaitot TensorFlow apkalpošanu un integrāciju ar mākoņu platformām. Gluonts atbalsta vietējo izpildi un AWS Sagemaker integrāciju, bet vairāk koncentrējas uz zinātniskiem eksperimentiem līdztekus ražošanas lietošanai.
Kopiena un ekosistēma
Tensorflow ir daudz lielāka lietotāju bāze un ekosistēma visos mašīnmācīšanās domēnos, ieskaitot bagātīgus instrumentus datu cauruļvadiem, izvietošanai un uzraudzībai. Gluontiem ir niša, bet spēcīga kopiena ap laikrindu modelēšanu, ko bieži izmanto Amazon un pētniecības kopienās.
Atšķirību kopsavilkums
-Gluonts nodrošina bagātīgu, varbūtēju un specializētu laikrindu modelēšanas instrumentu komplektu ar iepriekš veidotiem modernākajiem modeļiem, kas skaidri izstrādāti prognozēšanai un anomālijas noteikšanai.
-TensorFlow ir daudzpusīga dziļas mācīšanās platforma, kas lietotājiem ļauj izveidot pielāgotus prognozēšanas modeļus ar jaudīgiem rīkiem, bet piedāvā mazāk speciālu, lietotu laikrindu prognozēšanas modeļu.
- Gluonti izceļas ar varbūtības prognozēšanu un etalonuzdevumu vieglumu ar vairākiem iepriekš veidotiem modeļiem.
- Tensorflow izceļas ar liela mēroga ražošanu, dažādu AI lietošanas gadījumu paplašināmību un integrāciju sarežģītos ML cauruļvados.