Kuo iš anksto sukurti GluonTS modeliai skiriasi nuo TensorFlow modelių

1. Įdiegimo sistema:
- GluonTS: sukurta ant Apache MXNet gilaus mokymosi sistemos ir naudoja Gluon API.
- TensorFlow: sukurta ant TensorFlow karkaso.

2. Modelio komponentai:
- GluonTS: teikia platų komponentų spektrą laiko eilučių modeliams kurti, įskaitant neuroninius tinklus, tikimybinius modelius ir būsenos erdvės modelius.
- TensorFlow: apima įvairius iš anksto sukurtus modelius, skirtus įvairioms mašininio mokymosi užduotims, pvz., vaizdo klasifikavimui ir objektų aptikimui.

3. Modelio kūrimas:
- GluonTS: sukurta mokslininkams ir tyrėjams, kad jie galėtų greitai kurti ir lyginti naujus laiko eilučių modelius.
- TensorFlow: pirmiausia naudojamas konkretiems modeliams, pvz., DeepAR, įdiegti.

4. Naudojimas ir paskirtis:
- GluonTS: išsamus įrankių rinkinys, skirtas laiko eilučių modeliams kurti ir lyginamajai analizei atlikti.
- TensorFlow: platesnė gilaus mokymosi užduočių sistema.

5. Papildomos funkcijos:
- GluonTS: apima greito eksperimentavimo įrankius, įskaitant duomenų įvesties / išvesties, modelio įvertinimo ir braižymo priemones.
- TensorFlow: neapima šių įrankių.

6. Iš anksto komplektuojami modeliai:
- GluonTS: apima iš anksto susietus naujausių laiko eilučių modelių diegimus.
- TensorFlow: apima iš anksto sukurtus įvairių užduočių modelius, bet ne specialiai laiko eilučių prognozavimui.

7. Modelio įvertinimas:
- GluonTS: apima modelio vertinimo įrankius ir lyginamosios analizės sistemą.
- TensorFlow: neapima specialių modelio vertinimo įrankių.

8. Reikalavimai duomenims:
- GluonTS: palaiko ir vienmačius, ir daugiamačius laiko eilučių duomenis.
- TensorFlow: nenurodo duomenų reikalavimų.

9. Modelio pasirinkimo kriterijai:
- GluonTS: pateikia kriterijus, panašius į tuos, kurie pasirenkami tarp automatinio regresyvaus (AR) ir ETS modelių.
- TensorFlow: nenurodo konkrečių modelių pasirinkimo kriterijų.

10. Bendruomenė ir palaikymas:
- GluonTS: aktyviai prižiūrima ir naudojama „Amazon“, auga bendruomenė ir gausi dokumentacija.
- TensorFlow: plačiai naudojamas ir palaikomas TensorFlow bendruomenės.

Apibendrinant galima pasakyti, kad nors ir GluonTS, ir TensorFlow pateikia iš anksto sukurtus modelius, GluonTS yra išsamesnis įrankių rinkinys, specialiai sukurtas laiko eilučių modeliavimui, su platesniu komponentų ir įrankių asortimentu greitam eksperimentavimui. Kita vertus, „TensorFlow“ yra platesnė gilaus mokymosi užduočių sistema, daugiausia dėmesio skiriant konkrečių modelių, pvz., „DeepAR“[1][3][4][5], įgyvendinimui.