Abu „Gluonts“ ir „Tensorflow“ siūlo iš anksto pastatytus modelius, skirtus prognozuoti laiko eilutes, tačiau jie labai skiriasi projektavimo filosofijoje, modelio pasiūlymuose, pagrindinėje sistemoje ir naudojimo atvejais. Žemiau yra išsamus palyginimas, orientuotas į iš anksto sukurtus modelius, kuriuos galima rasti „Gluonts“ ir „Tensorflow“.
„Gluonts“ iš anksto pastatyti modeliai
„Gluonts“ yra „Python“ įrankių rinkinys, specialiai sukurtas tikimybinių laiko eilučių modeliavimui. Jis sukurtas ant „Apache MXNET“ giluminio mokymosi sistemos viršaus, panaudojant „Gluon“ API. Pagrindinis dėmesys skiriamas tiek moksliniams eksperimentams, tiek gamybos naudojimo atvejams, susijusiems su laiko eilučių prognozavimu ir anomalijos aptikimu. „Gluonts“ yra keletas iš anksto pastatytų, moderniausių modelių, pabrėžiančių tikimybinį prognozavimą, o ne tik prognozuojant taškus.
Iš anksto pastatyti modeliai „Gluonts“ apima:
1. „Deepar“: populiarus autoregresyvus pasikartojantis neuroninio tinklo modelis, kuris pateikia tikimybines prognozes, naudojant autoregresyvius pasikartojančius tinklus, paprastai pagrįstus LSTM vienetais. Tai prognozuoja mokantis sudėtingų laiko modelių ir sukuriant kiekybines prognozes.
2. Deepstate: Šis modelis sujungia būsenos ir erdvės modelius su giliu mokymu. Tai integruoja klasikinius tikimybinių laiko eilučių modelius (būsenos ir erdvės modelius) su nervų tinklais, leidžiančiais efektyviai užfiksuoti struktūrizuotus laikinus modelius ir sezoniškumą.
3. „Deepfactor“: gilaus faktoriaus modelis, fiksuojantis sudėtingus hierarchinius ir globalius modelius keliose laiko eilutėse. Jis pasitelkia latentinius faktorių modelius, naudodamas giliųjų neuroninių tinklų komponentus, kad modeliuotų įprastus modelius, kuriuos dalijasi kelios serijos.
4. MQ-CNN ir MQ-RNN (daugialypė konvoliuciniai ir pasikartojantys neuroniniai tinklai): Šie modeliai sutelkia dėmesį į kelis kvantininkų modeliavimą vienu metu, pateikiant išsamias tikimybines prognozes, ypač pritaikytos programoms, kurioms reikia neapibrėžtumo kiekybinio nustatymo.
5. Kanoninė ir Gauso LSTM: LSTM pagrįstų modelių variantai, kurie išveda tikimybines prognozes, darant prielaidą, kad Gauso pasiskirstymas ar kanoninės formos, palaikantys tikimybinį prognozių aiškinimą.
6. „Deepvar“: „Vector“ autoregresyvūs modeliai, išplėsti iki neuroninio tinklo architektūros, leidžiant bendrai modeliuoti kelias susijusias laiko eilutes.
Modeliai gali tvarkyti tokias funkcijas kaip sezoniškumas, atostogos ir išoriniai kovariatoriai. „Gluonts“ taip pat teikia turtingas abstrakcijas ir modulinius komponentus paskirstymams, transformacijoms ir nervų statybiniams blokams, leidžiančiais pritaikyti ir greitai tobulinti naujus modelius.
Pagrindinės „Gluonts“ iš anksto pastatytų modelių savybės yra:
- Tikimybinis prognozavimas: sukuria visišką prognozuojamąjį pasiskirstymą, o ne taškų įvertinimus, naudingas neapibrėžtumo kiekybiniam įvertinimui.
- Lankstumas ir moduliškumas: Komponentus galima sujungti arba išplėsti, leidžiantys tyrėjams ir praktikams lengvai sukurti naujus modelius.
- Integracija su duomenų rinkiniais ir eksperimentais: palengvina lyginamąją analizę ir vertinimą naudojant daugybę įvairių viešų duomenų rinkinių.
- Įvairių laiko eilučių tipų, įskaitant hierarchines ir daugiamates serijas, palaikymas.
- Pabrėžimas atkuriamumui ir moksliniam eksperimentavimui.
„Tensorflow“ iš anksto sukurti modeliai, skirti laiko eilutėms
„Tensorflow“, sukurta „Google“, yra platus gilaus mokymosi sistema, turinti plačią ekosistemą. Skirtingai nuo „Gluonts“, jis nėra specializuotas tik laiko eilutėms, bet palaiko ją kaip vieną iš daugelio programų. „TensorFlow“ pateikia keletą įrankių ir bibliotekų, skirtų kurti ir diegti laiko eilučių prognozavimo modelius, įskaitant:
1. Tensorflow tikimybė (TFP): tikimybinio modeliavimo, palaikančio daugybę pasiskirstymų ir tikimybinių sluoksnių, priedas. Nors TFP teikia tikimybinius komponentus, tačiau pilni iš anksto pastatytų tikimybinių laiko eilučių prognozavimo modeliai, panašūs į „Gluonts“, yra mažiau subrendę kaip autonominiai paketai.
2. „Tensorflow Addons“: yra specializuoti sluoksniai ir modeliai, įskaitant kai kuriuos laiko eilutes orientuotus sluoksnius, tokius kaip LSTM variantai ir dėmesio mechanizmai, kurie gali būti naudojami kuriant pasirinktinius prognozavimo modelius.
3. „Tensorflow“ prognozavimas (per trečiųjų šalių ir atvirojo kodo projektus): Yra keletas atvirojo kodo „Tensorflow“ pagrįstų laiko eilučių bibliotekų, tokių kaip „Tensorflow Time Series“ (ne aktyviai išlaikomos) ir „TFT“ (laikinojo sintezės transformatorius).
4. Laikinojo sintezės transformatorius (TFT): Iš pradžių pristatė „Google Cloud AI“ tyrėjai, TFT yra moderniausias giluminio mokymosi modelis, skirtas interpretuojamam daugialypio horizonto laiko eilučių prognozavimui. Yra „Tensorflow“ įgyvendinimai atvirame kodo metu, tačiau jie paprastai pateikiami kaip į tyrimus orientuotus pavyzdžius, o ne į išsamią, atskirą iš anksto sukurtą prognozavimo biblioteką.
5. „Keras“ API „Tensorflow“: siūlo lankstumą kurti pasirinktinius modelius, naudojant tokius sluoksnius kaip LSTM, GRU, CIVICND, tankūs sluoksniai ir dėmesio mechanizmai, skirti prognozuoti užduotis, tačiau reikalauja daugiau vartotojo vystymosi pastangų.
Pagrindiniai „Tensorflow“ skirtumai iš anksto pastatytų laiko eilučių modeliams:
- Bendrosios paskirties sistema su plačiu pritaikomumu ne tik laiko eilutėmis.
- Sutelkite dėmesį į pasirinktinių modelių kūrimą, o ne teikdami išsamius iš anksto sukurtus modelius su vieningomis API prognozavimui.
- „Tensorflow“ tikimybės tikimybės tikimybė, tačiau be tokio turtingo tam skirtų laiko eilučių tikimybinių modelių rinkinys kaip „Gluonts“.
- Stipri integracija su gamybos vamzdynais ir keičiama infrastruktūra.
- Pažangių modelių architektūrų, tokių kaip transformatoriai ir dėmesį pagrįsti modeliai, palaikymas per bendruomenės ir tyrimų kodą.
Lyginamieji aspektai
Modelio specializacija
„Gluonts“ specializuojasi laiko eilučių prognozavimui ir tikimybiniam modeliavimui, siūlančiam ekosistemą, sukurtą specialiai prognozavimui ir anomalijoms aptikti naudojant išsamius iš anksto sukurtus modelius. „Tensorflow“ siūlo lankstumą kurti plataus masto modelius, įskaitant laiko eilučių prognozavimą, tačiau turint mažiau nei dėžę, skirtus prognozavimo modelius.
Tikimybinė prognozė
Natūrali Gluonts parama tikimybiniam modeliavimui ir prognozuojamojo paskirstymo generavimui yra sudėtingesnė ir išsamesnė, palyginti su „Tensorflow“ bendrosios paskirties tikimybinėmis priemonėmis, tokiomis kaip „Tensorflow“ tikimybė, kuriai reikia papildomų pastangų kuriant pasirinktinius prognozavimo modelius.
Paprastas naudojimas ir API
„Gluonts“ teikia aukšto lygio abstrakcijas, tokias kaip įverčiai ir prognozuotojai, apimantys mokymo ir išvadų darbo eigą prognozavimui, palengvinant greitą eksperimentą ir palyginimą. „Tensorflow“ siūlo „Keras“ API ir žemesnio lygio tikimybinius įrankius, tačiau vartotojai turi patys sukurti daugumą komponentų arba pritaikyti bendruomenės modelius.
Modelių įvairovė
„Gluonts“ apima keletą moderniausių neuroninių tikimybinių prognozavimo modelių, paruoštų naudoti, tuo tarpu „Tensorflow“ daugiausia teikia statybinius blokus (RNNS, CNNS, Transformeriai ir kt.) Ir kai kurie pažangių modelių, tokių kaip TFT, bendruomenės įgyvendinimai, be vieningo paketo.
Išplėtimas ir pritaikymas
Tiek „Gluonts“, tiek „Tensorflow“ įgalina gilų pritaikymą, tačiau „Gluonts“ modulinis dizainas pritaikytas laiko eilučių greičio modelio kūrimui ir moksliniam eksperimentavimui, o „Tensorflow“ bendroji giluminio mokymosi sistema tobulėja integracijoje su platesnėmis AI sistemomis ir gamybos aplinka.
Gamyba ir mastelio keitimas
„Tensorflow“ turi didelių privalumų keičiant diegimą, paskirstytą mokymą ir parengimą gamybai dėl savo plačios ekosistemos, įskaitant „Tensorflow“ porciją ir integraciją į debesų platformas. „Gluonts“ palaiko vietos vykdymo ir AWS „Sagemaker“ integraciją, tačiau daugiau dėmesio skiria moksliniams eksperimentams kartu su gamybos naudojimu.
Bendruomenė ir ekosistema
„Tensorflow“ turi daug didesnę vartotojų bazę ir ekosistemą visuose mašinų mokymosi srityse, įskaitant turtingus duomenų vamzdynų įrankius, diegimą ir stebėjimą. „Gluonts“ turi nišą, bet stiprią bendruomenę, susijusią su laiko serijos modeliavimu, dažnai naudojama „Amazon“ ir tyrimų bendruomenėse.
Skirtumų santrauka
-„Gluonts“ teikia turtingus, tikimybinius ir specializuotus laiko eilučių modeliavimo įrankių rinkinį su iš anksto pastatytais moderniausių modelių modeliais, aiškiai sukurtais prognozavimui ir anomalijoms aptikti.
-„Tensorflow“ yra universali giluminio mokymosi platforma, leidžianti vartotojams kurti pasirinktinius prognozavimo modelius su galingais įrankiais, tačiau siūlo mažiau specialių, paruoštų naudojamų laiko eilučių prognozavimo modelių.
- „Gluonts“ pasižymi tikimybe prognozuojant ir palengvindamas palyginimą su keliais iš anksto pastatytais modeliais.
- „Tensorflow“ išsiskiria didelio masto gamyboje, išplėsti įvairius AI naudojimo atvejus ir integruoti į sudėtingus ML vamzdynus.