Як попередньо зібрані моделі в GluonTS порівнюються з моделями в TensorFlow

1. Рамки впровадження:
- GluonTS: створено на основі глибокого навчання Apache MXNet і використовує Gluon API.
- TensorFlow: створено на основі фреймворку TensorFlow.

2. Компоненти моделі:
- GluonTS: надає широкий спектр компонентів для створення моделей часових рядів, включаючи нейронні мережі, імовірнісні моделі та моделі простору станів.
- TensorFlow: містить різноманітні готові моделі для різних завдань машинного навчання, таких як класифікація зображень і виявлення об’єктів.

3. Розробка моделі:
- GluonTS: призначений для вчених і дослідників для швидкої розробки та порівняння нових моделей часових рядів.
- TensorFlow: в основному використовується для реалізації конкретних моделей, таких як DeepAR.

4. Використання та призначення:
- GluonTS: комплексний набір інструментів для побудови та порівняльного аналізу моделей часових рядів.
- TensorFlow: ширша структура для завдань глибокого навчання.

5. Додаткові функції:
- GluonTS: містить інструменти для швидкого експериментування, включаючи утиліти введення/виведення даних, оцінки моделі та побудови графіків.
- TensorFlow: не включає ці інструменти.

6. Попередні моделі:
- GluonTS: включає в себе готові реалізації найсучасніших моделей часових рядів.
- TensorFlow: містить готові моделі для різних завдань, але не спеціально для прогнозування часових рядів.

7. Оцінка моделі:
- GluonTS: містить інструменти для оцінки моделі та надає основу порівняльного аналізу.
- TensorFlow: не містить спеціальних інструментів для оцінки моделі.

8. Вимоги до даних:
- GluonTS: підтримує як одновимірні, так і багатовимірні дані часових рядів.
- TensorFlow: не вказує вимоги до даних.

9. Критерії вибору моделі:
- GluonTS: надає критерії, подібні до критеріїв вибору між моделями авторегресії (AR) і моделями ETS.
- TensorFlow: не надає конкретних критеріїв для вибору між моделями.

10. Спільнота та підтримка:
- GluonTS: активно підтримується та використовується в Amazon із зростаючою спільнотою та великою документацією.
- TensorFlow: широко використовується та підтримується спільнотою TensorFlow.

Підсумовуючи, хоча і GluonTS, і TensorFlow надають готові моделі, GluonTS — це більш повний набір інструментів, спеціально розроблений для моделювання часових рядів, із ширшим набором компонентів та інструментів для швидкого експериментування. З іншого боку, TensorFlow — це ширша структура для завдань глибокого навчання, зосереджена на реалізації конкретних моделей, таких як DeepAR[1][3][4][5].