Gluonts in Tensorflow ponujata vnaprej izdelane modele za napovedovanje časovnih vrst, vendar se bistveno razlikujejo po oblikovalski filozofiji, ponudbah modelov, osnovnih okvirjih in primerih uporabe. Spodaj je podrobna primerjava, osredotočena na vnaprej vgrajene modele, ki so na voljo v Gluonts in Tensorflow.
Gluonts predhodno izdelani modeli
Gluonts je Python Toolkit, zasnovan posebej za verjetnostno modeliranje časovnih vrst. Zgrajena je na vrhu Apache Mxnet Deep Learning Framework, ki uporablja Gluon API. Njegov glavni poudarek je tako na primerih znanstvenega eksperimentiranja in uporabe proizvodnje, ki vključujejo napovedovanje časovnih vrst in odkrivanje anomalije. Gluonts vsebuje številne vnaprej vgrajene, najsodobnejše modele, ki poudarjajo verjetnostno napovedovanje in ne le točke napovedi.
Vnaprej vgrajeni modeli v gluontih vključujejo:
1. Deetar: priljubljen avtoregresivni ponavljajoči se model nevronske mreže, ki zagotavlja verjetnostne napovedi z uporabo avtoregresivnih ponavljajočih se omrežij, ki običajno temeljijo na enotah LSTM. Napoveduje z učenjem zapletenih časovnih vzorcev in ustvarjanjem kvantitnih napovedi.
2. DeepState: Ta model združuje modele državnega prostora z globokim učenjem. Vključuje klasične verjetnostne modele časovnih vrst (modeli državnega prostora) z nevronskimi omrežji, kar mu omogoča učinkovito zajemanje strukturiranih časovnih vzorcev in sezonskosti.
3. DeepFactor: globok faktorski model, ki zajema zapletene hierarhične in globalne vzorce v več časovnih vrstah. Uporablja latentne faktorske modele z uporabo komponent globokega nevronskega omrežja za modeliranje skupnih vzorcev, ki jih delijo več serij.
4. MQ-CNN in MQ-RNN (več kvantilni konvolucijski in ponavljajoči se nevronski omrežji): Ti modeli se osredotočajo na hkrati modeliranje več kvantililov, kar zagotavlja podrobne verjetnostne napovedi, zlasti za aplikacije, ki potrebujejo kvantifikacijo negotovosti.
5. Kanonični in Gausski LSTM: različice modelov, ki temeljijo na LSTM, ki oddajajo verjetnostne napovedi, ki predpostavljajo Gaussove porazdelitve ali kanonične oblike, ki podpirajo verjetnostno razlago napovedi.
6. Deepvar: Vektorski avtoregresivni modeli so se razširili na arhitekture nevronskih omrežij, kar omogoča skupno modeliranje več povezanih časovnih vrst.
Modeli lahko obravnavajo funkcije, kot so sezonskost, počitnice in zunanji kovariati. Gluonts ponuja tudi bogate abstrakcije in modularne komponente za distribucije, transformacije in nevronske gradnike, kar omogoča prilagajanje in hiter razvoj novih modelov.
Ključne značilnosti vnaprej izdelanih modelov Gluonts so:
- verjetnostno napovedovanje: ustvari popolne napovedne porazdelitve in ne točkovne ocene, koristne za količinsko določitev negotovosti.
- Prilagodljivost in modularnost: Komponente je mogoče kombinirati ali razširiti, kar omogoča, da raziskovalcem in praktikom omogočajo enostavno razvijanje novih modelov.
- Integracija z nabori podatkov in poskusi: olajša primerjalno analizo in ocenjevanje z uporabo najrazličnejših javnih naborov podatkov.
- Podpora za različne vrste časovnih vrst, vključno s hierarhičnimi in multivariatnimi serijami.
- Poudarek na obnovljivosti in znanstvenem eksperimentiranju.
Tensorflow vnaprej izdelani modeli za časovne vrste
Tensorflow, ki ga je razvil Google, je širok okvir globokega učenja s širokim ekosistemom. Za razliko od Gluonts ni specializiran samo za časovne serije, ampak jo podpira kot eno od mnogih aplikacij. Tensorflow ponuja več orodij in knjižnic za izgradnjo in uporabo modelov napovedovanja časovnih vrst, vključno z:
1. Tensorflow Verjetnost (TFP): dodatek za verjetnostno modeliranje, ki podpira številne porazdelitve in verjetnostne plasti. Medtem ko TFP zagotavlja verjetnostne komponente, so popolni vnaprej vgrajeni verjetnostni modeli napovedovanja časovnih vrst, podobni Gluontsom, manj zreli kot samostojni paketi.
2. Adsoni Tensorflow: vsebuje specializirane plasti in modele, vključno z nekaj časovno orientiranih plasti, kot so različice LSTM in mehanizmi pozornosti, ki jih je mogoče uporabiti za izdelavo modelov napovedovanja po meri.
3. Napovedovanje Tensorflow (prek projektov tretjih in odprtokodnih projektov): Obstajajo nekatere odprtokodne knjižnice časovnih vrst, ki temeljijo na tensorflow, kot sta "časovna serija Tensorflow" (ne vzdržujemo aktivno) in "TFT" izvedbe (časovna fuzijska transformator).
4. Časovni fuzijski transformator (TFT): Prvotno ga je predstavil Google Cloud AI raziskovalci, TFT je najsodobnejši model globokega učenja za interpretažno napovedovanje časovnih vrst večkratnih horizonov. Na voljo so tensorflow izvedbe v odprtokodni viri, vendar so na splošno na voljo kot raziskovalno usmerjeni primeri in ne kot popolna, samostojna vnaprej izdelana knjižnica napovedovanja.
5. Keras API v Tensorflowu: ponuja prilagodljivost za izgradnjo modelov po meri z uporabo plasti, kot so LSTM, GRU, Conv1d, goste plasti in mehanizme pozornosti za napovedovanje nalog, vendar zahteva več prizadevanja za razvoj uporabnikov.
Ključne razlike v Tensorflow za predhodno izdelane modele časovnih vrst:
- Splošno namenjen okvir s široko uporabnostjo izven časovnih vrst.
- Osredotočite se na gradnjo modelov po meri, ne pa na zagotavljanje obsežnih vnaprej izdelanih modelov z enotnimi API-ji za napovedovanje.
- Razpoložljivost verjetnosti Tensorflow za verjetnostno modeliranje, vendar brez bogatega niza namenskih časovnih verjetnostnih verjetnostnih modelov kot gluonti.
- Močna integracija s proizvodnimi cevovodi in razširljivo infrastrukturo.
- Podpora za napredne arhitekture modelov, kot so transformatorji in modeli, ki temeljijo na pozornosti, prek skupnosti in raziskovalne kode.
Primerjalni vidiki
Specializacija modela
Gluonts je specializiran za napovedovanje časovnih vrst in verjetnostno modeliranje, saj ponuja ekosistem, zasnovan posebej za napovedovanje in odkrivanje anomalije s celovitimi vnaprej izdelanimi modeli. Tensorflow ponuja prilagodljivost za izgradnjo širokih modelov, vključno z napovedovanjem časovnih vrst, vendar z manj namen, namenskimi modeli napovedovanja.
Verjetnostično napovedovanje
Gluontsova domača podpora za verjetnostno modeliranje in ustvarjanje napovednih porazdelitve je naprednejša in obsežna v primerjavi s splošnimi verjetnostnimi orodji Tensorflow, kot je verjetnost Tensorflow, ki zahtevajo dodatno prizadevanje za izgradnjo modelov napovedovanja po meri.
Enostavnost uporabe in API -je
Gluonts zagotavlja abstrakcije na visoki ravni, kot so ocenjevalci in napovedovalci, ki zajemajo usposabljanje in sklepajo o delovnih tokovih za napovedovanje, olajšanje hitrega eksperimentiranja in primerjave. Tensorflow ponuja Keras API in verjetnostni verjetnostni orodji na nižji ravni, vendar morajo uporabniki sami zgraditi večino komponent ali prilagoditi modele skupnosti.
Raznolikost modelov
Gluonts vključuje več najsodobnejših nevronskih verjetnostnih modelov za napovedovanje, ki so pripravljeni za uporabo, medtem ko Tensorflow v glavnem zagotavlja gradnike (RNN, CNN, transformatorji itd.) In nekatere izvedbe skupnih modelov, kot je TFT, brez enotnega paketa.
Razširljivost in prilagoditev
Tako Gluonts kot Tensorflow omogočata globoko prilagoditev, vendar Gluontsova modularna zasnova, prilagojena razvoju modela in znanstvenega eksperimentiranja časovnih vrst, medtem ko se splošni okvir globokega učenja Tensorflow odlikuje v integraciji s širšimi sistemi AI in proizvodnimi okolji.
Proizvodnja in razširljivost
TensorFlow ima pomembne prednosti pri razširljivem uvajanju, distribucijskem usposabljanju in pripravljenosti za proizvodnjo zaradi obsežnega ekosistema, vključno s tensorflow in integracijo z oblačnimi platformami. Gluonts podpira lokalno izvedbo in integracijo sagemakerjev AWS, vendar se bolj osredotoča na znanstveno eksperimentiranje poleg uporabe proizvodnje.
Skupnost in ekosistem
Tensorflow ima veliko večje uporabniške baze in ekosistema v področju strojnega učenja, vključno z bogatim orodjem za podatkovne cevovode, uvajanje in spremljanje. Gluonts ima nišno, a močno skupnost okoli modeliranja časovnih vrst, ki se pogosto uporablja v Amazon in raziskovalnih skupnostih.
Povzetek razlik
-Gluonts zagotavlja bogato, verjetnostno in specializirano orodje za modeliranje časovnih vrst z vnaprej izdelanimi najsodobnejšimi modeli, ki so izrecno zasnovani za napovedovanje in odkrivanje anomalije.
-Tensorflow je vsestranska platforma za globoko učenje, ki uporabnikom omogoča, da z zmogljivimi orodji sestavljajo modele napovedovanja po meri, vendar ponuja manj namenskih modelov napovedovanja časovnih vrst, pripravljenih za uporabo.
- Gluonts se odlikuje v verjetnostnem napovedovanju in enostavnosti primerjave z več vnaprej izdelanimi modeli.
- Tensorflow se odlikuje v obsežni proizvodnji, razširljivosti na različne primere uporabe AI in integracijo v zapletene cevi ML.