Cả Gluonts và Tensorflow đều cung cấp các mô hình được xây dựng sẵn để dự báo chuỗi thời gian, nhưng chúng khác nhau đáng kể trong triết lý thiết kế, dịch vụ mô hình, khuôn khổ cơ bản và các trường hợp sử dụng. Dưới đây là một so sánh chi tiết tập trung vào các mô hình được xây dựng trước có sẵn trong Gluonts và Tensorflow.
Các mô hình được xây dựng sẵn Gluonts
Gluonts là một bộ công cụ Python được thiết kế dành riêng cho mô hình chuỗi thời gian xác suất. Nó được xây dựng trên đỉnh của khung học sâu Apache MXNet, tận dụng API Gluon. Trọng tâm chính của nó là cả thử nghiệm khoa học và các trường hợp sử dụng sản xuất liên quan đến dự báo chuỗi thời gian và phát hiện bất thường. Gluonts chứa một số mô hình được xây dựng trước, hiện đại, nhấn mạnh dự báo xác suất thay vì chỉ dự đoán điểm.
Các mô hình được xây dựng sẵn trong Gluonts bao gồm:
1. Deepar: Một mô hình mạng thần kinh tái phát tự phát phổ biến cung cấp các dự báo xác suất sử dụng các mạng tái phát tự động, thường dựa trên các đơn vị LSTM. Nó dự báo bằng cách học các mô hình thời gian phức tạp và tạo ra các dự báo lượng tử.
2. Deepstate: Mô hình này kết hợp các mô hình không gian trạng thái với học tập sâu. Nó tích hợp các mô hình chuỗi thời gian xác suất cổ điển (mô hình không gian trạng thái) với các mạng thần kinh, cho phép nó nắm bắt các mô hình thời gian có cấu trúc và tính thời vụ một cách hiệu quả.
3. DeepFactor: Một mô hình yếu tố sâu nắm bắt các mô hình phân cấp và toàn cầu phức tạp trên nhiều chuỗi thời gian. Nó tận dụng các mô hình nhân tố tiềm ẩn sử dụng các thành phần mạng thần kinh sâu để mô hình hóa các mẫu chung được chia sẻ bởi nhiều chuỗi.
4. MQ-CNN và MQ-RNN (mạng nơ ron tích chập và tái phát đa phần tư): Các mô hình này tập trung vào mô hình hóa nhiều lượng tử đồng thời, cung cấp các dự báo xác suất chi tiết, đặc biệt phù hợp cho các ứng dụng cần định lượng không chắc chắn.
5. LSTM chính tắc và Gaussian: Các biến thể của các mô hình dựa trên LSTM có dự báo xác suất giả định các phân phối Gaussian hoặc các hình thức chính tắc, hỗ trợ giải thích xác suất của các dự đoán.
6. Deepvar: Các mô hình tự động vector mở rộng cho các kiến trúc mạng thần kinh, cho phép mô hình chung của nhiều chuỗi thời gian liên quan.
Các mô hình có thể xử lý các tính năng như tính thời vụ, ngày lễ và đồng biến bên ngoài. Gluonts cũng cung cấp các trừu tượng và các thành phần mô -đun phong phú cho các phân phối, biến đổi và khối xây dựng thần kinh, cho phép tùy chỉnh và phát triển nhanh chóng các mô hình mới.
Các tính năng chính của các mô hình được xây dựng sẵn Gluonts là:
- Dự báo xác suất: Sản xuất các phân phối dự đoán đầy đủ thay vì ước tính điểm, hữu ích cho việc định lượng độ không đảm bảo.
- Tính linh hoạt và mô -đun: Các thành phần có thể được kết hợp hoặc mở rộng, cho phép các nhà nghiên cứu và học viên phát triển các mô hình mới một cách dễ dàng.
- Tích hợp với bộ dữ liệu và thử nghiệm: tạo điều kiện cho điểm chuẩn và đánh giá bằng nhiều bộ dữ liệu công cộng.
- Hỗ trợ cho các loại chuỗi thời gian khác nhau bao gồm chuỗi phân cấp và đa biến.
- Nhấn mạnh vào khả năng tái tạo và thử nghiệm khoa học.
Mô hình được xây dựng sẵn TensorFlow cho chuỗi thời gian
Tensorflow, được phát triển bởi Google, là một khung học tập sâu rộng với một hệ sinh thái rộng. Không giống như Gluonts, nó không chỉ chuyên dụng cho chuỗi thời gian nhưng hỗ trợ nó như một trong nhiều ứng dụng. TensorFlow cung cấp một số công cụ và thư viện để xây dựng và triển khai các mô hình dự báo chuỗi thời gian, bao gồm:
1. Xác suất Tensorflow (TFP): Một tiện ích bổ sung cho mô hình xác suất hỗ trợ nhiều phân phối và các lớp xác suất. Mặc dù TFP cung cấp các thành phần xác suất, các mô hình dự báo chuỗi thời gian xác suất được xây dựng sẵn hoàn toàn tương tự như Gluonts của các gói độc lập ít trưởng thành hơn.
2. Tensorflow Addons: Chứa các lớp và mô hình chuyên dụng bao gồm các lớp định hướng chuỗi thời gian như các biến thể LSTM và cơ chế chú ý có thể được sử dụng để xây dựng các mô hình dự báo tùy chỉnh.
3. Dự báo TensorFlow (thông qua các dự án của bên thứ ba và nguồn mở): Có một số thư viện chuỗi thời gian dựa trên nguồn mở nguồn mở như "chuỗi thời gian TensorFlow" (không được duy trì tích cực) và triển khai "TFT" (biến áp hợp nhất theo thời gian).
4. Máy biến áp hợp nhất theo thời gian (TFT): Ban đầu được giới thiệu bởi các nhà nghiên cứu của Google Cloud AI, TFT là một mô hình học tập sâu tiên tiến để dự báo chuỗi thời gian đa thành tựu được diễn giải. Có các triển khai Tensorflow có sẵn trong nguồn mở nhưng chúng thường được cung cấp dưới dạng các ví dụ theo định hướng nghiên cứu thay vì một thư viện dự báo được xây dựng sẵn đầy đủ, độc lập.
5. API Keras trong TensorFlow: Cung cấp tính linh hoạt để xây dựng các mô hình tùy chỉnh bằng cách sử dụng các lớp như LSTM, GRU, Conv1D, các lớp dày đặc và cơ chế chú ý để dự báo các tác vụ nhưng đòi hỏi nhiều nỗ lực phát triển người dùng hơn.
Sự khác biệt chính trong TensorFlow cho các mô hình được xây dựng trước chuỗi thời gian:
- Khung đa năng với khả năng ứng dụng rộng rãi ngoài chuỗi thời gian.
- Tập trung vào việc xây dựng các mô hình tùy chỉnh thay vì cung cấp các mô hình được xây dựng sẵn rộng rãi với API hợp nhất để dự báo.
- Tính khả dụng của xác suất tenorflow cho mô hình xác suất nhưng không có một tập hợp các mô hình xác suất chuỗi thời gian chuyên dụng như gluonts.
- Tích hợp mạnh mẽ với các đường ống sản xuất và cơ sở hạ tầng có thể mở rộng.
- Hỗ trợ cho các kiến trúc mô hình nâng cao như máy biến áp và mô hình dựa trên sự chú ý thông qua cộng đồng và mã nghiên cứu.
Các khía cạnh so sánh
Chuyên môn hóa mô hình
Gluonts chuyên về dự báo chuỗi thời gian và mô hình xác suất, cung cấp một hệ sinh thái được thiết kế đặc biệt để dự báo và phát hiện bất thường với các mô hình được xây dựng trước toàn diện. Tensorflow cung cấp tính linh hoạt để xây dựng các mô hình phạm vi rộng, bao gồm dự báo chuỗi thời gian, nhưng với các mô hình dự báo chuyên dụng ít hơn, ít hơn.
Dự báo xác suất
Hỗ trợ bản địa của Gluonts đối với mô hình xác suất và tạo phân phối dự đoán là tiên tiến và toàn diện hơn so với các công cụ xác suất có mục đích chung của TensorFlow như xác suất Tensorflow, đòi hỏi nỗ lực bổ sung để xây dựng các mô hình dự báo tùy chỉnh.
Dễ sử dụng và API
Gluonts cung cấp các trừu tượng cấp cao như các công cụ ước tính và dự đoán gói gọn các quy trình đào tạo và suy luận để dự báo, tạo điều kiện cho thử nghiệm nhanh chóng và điểm chuẩn. TensorFlow cung cấp API Keras và các công cụ xác suất cấp thấp hơn nhưng người dùng cần tự xây dựng hầu hết các thành phần hoặc điều chỉnh các mô hình cộng đồng.
Sự đa dạng của các mô hình
Gluonts bao gồm một số mô hình dự báo xác suất thần kinh hiện đại sẵn sàng sử dụng, trong khi Tensorflow chủ yếu cung cấp các khối xây dựng (RNN, CNN, máy biến áp, v.v.) và một số triển khai cộng đồng của các mô hình nâng cao như TFT mà không có gói thống nhất.
Khả năng mở rộng và tùy chỉnh
Cả Gluonts và Tensorflow cho phép tùy biến sâu, nhưng thiết kế mô -đun của Gluonts phù hợp với phát triển mô hình tốc độ chuỗi thời gian và thử nghiệm khoa học, trong khi khung học sâu sâu của Tensorflow vượt trội trong hội nhập với các hệ thống AI và môi trường sản xuất rộng hơn.
Sản xuất và khả năng mở rộng
Tensorflow có những lợi thế đáng kể trong việc triển khai có thể mở rộng, đào tạo phân tán và sẵn sàng sản xuất do hệ sinh thái rộng lớn của nó bao gồm phục vụ và tích hợp TensorFlow với các nền tảng đám mây. Gluonts hỗ trợ thực thi địa phương và tích hợp AWS Sagemaker nhưng tập trung nhiều hơn vào thử nghiệm khoa học cùng với việc sử dụng sản xuất.
Cộng đồng và hệ sinh thái
TensorFlow có cơ sở người dùng và hệ sinh thái lớn hơn nhiều trên các lĩnh vực học máy, bao gồm công cụ phong phú cho các đường ống dữ liệu, triển khai và giám sát. Gluonts có một cộng đồng thích hợp nhưng mạnh mẽ xung quanh mô hình chuỗi thời gian, thường được sử dụng trong Amazon và các cộng đồng nghiên cứu.
Tóm tắt sự khác biệt
-Gluonts cung cấp một bộ công cụ mô hình hóa chuỗi thời gian phong phú, xác suất và chuyên dụng với các mô hình hiện đại được xây dựng trước, được thiết kế rõ ràng để phát hiện dự báo và bất thường.
-TensorFlow là một nền tảng học tập sâu đa năng cho phép người dùng xây dựng các mô hình dự báo tùy chỉnh với các công cụ mạnh mẽ nhưng cung cấp ít mô hình dự báo thời gian sử dụng, sẵn sàng sử dụng.
- Gluonts vượt trội trong dự báo xác suất và dễ điểm chuẩn với một số mô hình được xây dựng sẵn.
- Tensorflow vượt trội trong sản xuất quy mô lớn, mở rộng cho các trường hợp sử dụng AI khác nhau và tích hợp vào các đường ống ML phức tạp.