Glunts ja Tensorflow pakuvad mõlemad eelnevalt sisseehitatud mudeleid aegridade prognoosimiseks, kuid need erinevad oluliselt disainifilosoofia, mudelipakkumiste, aluseks oleva raamistiku ja kasutusjuhtumite osas. Allpool on üksikasjalik võrdlus, mis on keskendunud glunts ja tensorflows saadaval eelnevalt ehitatud mudelitele.
Gluonts eelnevalt ehitatud mudelid
Gluonts on Pythoni tööriistakomplekt, mis on loodud spetsiaalselt tõenäosuslike aegridade modelleerimiseks. See on üles ehitatud Apache MXNETi sügava õppe raamistiku peale, kasutades Gluoni API -d. Selle põhirõhk on nii teaduslikel katse- kui ka tootmise kasutamise juhtudel, mis hõlmavad aegridade prognoosimist ja anomaalia tuvastamist. Gluonts sisaldab mitmeid eelnevalt ehitatud, kaasaegseid mudeleid, mis rõhutavad tõenäosuslikku prognoosimist, mitte ainult punktide ennustusi.
Glunts eelnevalt ehitatud mudelid hõlmavad järgmist:
1. DeepAR: A popular autoregressive recurrent neural network model that provides probabilistic forecasts using autoregressive recurrent networks, typically based on LSTM units. See prognoosib, õppides keerulisi ajalisi mustreid ja koostades kvantitatiivseid prognoose.
2. Deepstate: see mudel ühendab riigiruumi mudelid sügava õppimisega. See integreerib klassikalised tõenäosuslikud aegridade mudelid (olekuruumi mudelid) närvivõrkudega, võimaldades sellel tõhusalt jäädvustada struktureeritud ajalisi mustreid ja hooajalisust.
3. DeepFactor: Deep Factor mudel, mis haarab keerulisi hierarhilisi ja globaalseid mustreid mitme aegrea jooksul. See kasutab latentfaktori mudeleid, kasutades sügavaid närvivõrgu komponente, et modelleerida mitme seeriaga ühiseid mustreid.
4. MQ-CNN ja MQ-RNN (multi-Quantile konvolutsioonilised ja korduvad närvivõrgud): need mudelid keskenduvad mitme kvantilise modelleerimisele samaaegselt, pakkudes üksikasjalikke tõenäosuslikke prognoose, mis sobivad eriti ebakindluse kvantifitseerimiseks vajalike rakenduste jaoks.
5. Canonical ja Gaussi LSTM: LSTM-põhiste mudelite variandid, mis väljutavad tõenäosuslikke prognoose, mis eeldavad Gaussi jaotust või kanoonilisi vorme, toetades ennustuste tõenäosuslikku tõlgendamist.
6. Deepvar: vektorite autoregressiivsed mudelid laiendati närvivõrgu arhitektuuridele, võimaldades mitme seotud aegridade ühist modelleerimist.
Mudelid saavad hakkama selliste funktsioonidega nagu hooajalisus, pühad ja välised kovariaadid. Gluonts pakub ka rikkalikke abstraktsioone ja modulaarseid komponente jaotuse, teisenduste ja närviplokkide jaoks, võimaldades uute mudelite kohandamist ja kiiret arendamist.
Gluontsi eelnevalt ehitatud mudelite peamised omadused on:
- Tõenäoline prognoosimine: loob täieliku ennustava jaotuse, mitte punktihinnangud, mis on kasulik määramatuse kvantifitseerimiseks.
- Paindlikkus ja modulaarsus: komponente saab kombineerida või laiendada, võimaldades teadlastel ja praktikutel hõlpsalt uusi mudeleid välja töötada.
- integreerimine andmekogumite ja katsetega: hõlbustab võrdlusuuringuid ja hindamist mitmesuguste avalike andmekogumite abil.
- Tugi erinevate aegridade jaoks, sealhulgas hierarhiline ja mitme muutujaga seeria.
- Rõhuasetus reprodutseeritavusele ja teaduslikule katsele.
Tensorflow aegridade jaoks eelnevalt ehitatud mudelid
Google'i välja töötatud Tensorflow on lai süvaõppe raamistik, millel on lai ökosüsteem. Erinevalt gluontidest pole see spetsialiseerunud ainult aegridadele, vaid toetab seda kui ühte paljudest rakendustest. Tensorflow pakub mitmeid tööriistu ja raamatukogu aegridade prognoosimismudelite loomiseks ja juurutamiseks, sealhulgas::
1. TensorFlow tõenäosus (TFP): tõenäosusliku modelleerimise lisand, mis toetab paljusid jaotusi ja tõenäosuslikke kihte. Kui TFP pakub tõenäosuslikke komponente, siis täielikud eelnevalt ehitatud tõenäosuslikud aegridade prognoosimismudelid, mis sarnanevad glüontsitega, on vähem küpsed kui eraldiseisvad pakendid.
2. Tensorflow lisad: sisaldab spetsiaalseid kihte ja mudeleid, sealhulgas mõned aegridadele orienteeritud kihid, näiteks LSTM -i variandid ja tähelepanu mehhanismid, mida saab kasutada kohandatud prognoosimismudelite loomiseks.
3. Tensorflow prognoosimine (kolmandate osapoolte ja avatud lähtekoodiga projektide kaudu): on olemas mõned avatud lähtekoodiga tensorflow-põhised aegridade teegid, näiteks "Tensorflow aegrida" (ei ole aktiivselt hooldatud) ja "TFT" rakendused (ajaline Fusion Transformer).
4. Ajaline termotuumasünteesi trafo (TFT): algselt tutvustas Google Cloud AI teadlased, TFT on nüüdisaegne sügavõppe mudel tõlgendatava multi-horizoni aegridade prognoosimiseks. Avatud lähtekoodiga on saadaval tensorflow-rakendusi, kuid neid pakutakse üldiselt teadusuuringutele suunatud näidetena, mitte täieliku eraldiseisva eelnevalt ehitatud prognoosiraamatukoguna.
5. KERAS API Tenorflow'is: pakub paindlikkust kohandatud mudelite ehitamiseks, kasutades selliseid kihte nagu LSTM, GRU, Conv1D, tihedad kihid ja tähelepanu mehhanismid ülesannete prognoosimiseks, kuid nõuab rohkem kasutaja arendamist.
Tensorflow peamised erinevused aegridade jaoks eelnevalt ehitatud mudelite jaoks:
- Üldotstarbeline raamistik koos laia rakendatavusega väljaspool aegrida.
- Keskenduge kohandatud mudelite loomisele, selle asemel, et pakkuda prognoosimiseks ulatuslikke eelnevalt ehitatud API-dega mudelite.
- TensorFlow tõenäosuse kättesaadavus tõenäosusliku modelleerimise jaoks, kuid ilma sama rikkaliku spetsiaalse aegridade tõenäosuslike mudeliteta kui glunts.
- Tugev integreerimine tootmistorustiku ja skaleeritava infrastruktuuriga.
- Tugi täiustatud mudeli arhitektuuridele, nagu trafod ja tähelepanupõhised mudelid kogukonna ja uurimiskoodi kaudu.
Võrdlevad aspektid
Mudeli spetsialiseerumine
Gluonts on spetsialiseerunud aegridade prognoosimiseks ja tõenäosuslik modelleerimiseks, pakkudes ökosüsteemi, mis on loodud spetsiaalselt prognoosimiseks ja anomaalia tuvastamiseks koos põhjalike eelnevalt ehitatud mudelitega. Tensorflow pakub paindlikkust laiaulatuslike mudelite ehitamiseks, sealhulgas aegridade prognoosimiseks, kuid vähem väljastpoolt välja töötatud prognoosimismudelitega.
Tõenäosuslik prognoosimine
Gluontsi loomulik tugi tõenäosusliku modelleerimise ja ennustavate jaotuste genereerimiseks on arenenud ja põhjalikum, võrreldes Tensorflowi üldise eesmärgi tõenäosusriistadega, näiteks tensorflow tõenäosus, mis nõuavad täiendavaid jõupingutusi kohandatud prognoosimismudelite loomiseks.
Kasutusmugavus ja API -d
Gluonts pakub kõrgetasemelisi abstraktsioone, näiteks hinnanguid ja ennustajaid, mis kapseldavad treenimist ja järeldamise töövooge prognoosimiseks, kiirete katsete ja võrdlusuuringute hõlbustamiseks. Tensorflow pakub kerase API-d ja madalama taseme tõenäosusriistu, kuid kasutajad peavad ehitama enamiku komponente ise või kohandama kogukonna mudeleid.
Mudelite mitmekesisus
Gluonts sisaldab mitmeid nüüdisaegseid närviprognoosimismudeleid, mis on valmis kasutamiseks, samas kui Tensorflow pakub peamiselt ehitusplokke (RNN-id, CNN-id, trafod jne) ja mõned täiendatud mudelite, näiteks TFT-i kogukonna rakendused ilma ühtse paketita.
Laiendatavus ja kohandamine
Nii glunts kui ka tensorflow võimaldavad sügavat kohandamist, kuid Gluonts modulaarne disain, mis on kohandatud aegridade kiiruse jaoks mudeli arendamine ja teaduslik eksperimenteerimine, samas kui Tensorflowi üldine sügavõppe raamistik paistab silma laiema AI -süsteemide ja tootmiskeskkondadega.
Tootmine ja mastaapsus
Tensorflow'l on ulatusliku ökosüsteemi, sealhulgas tensorflow serveerimise ja pilveplatvormidega integreerimise tõttu märkimisväärsed eelised skaleeritava kasutuselevõtu, hajutatud koolituse ja tootmisvalmiduse osas. Gluonts toetab kohalikku teostust ja AWS Sagemakeri integreerimist, kuid keskendub rohkem teaduslikule eksperimenteerimisele lisaks tootmisele.
Kogukond ja ökosüsteem
Tensorflow'l on palju suurem kasutajabaas ja ökosüsteem masinõppe domeenides, sealhulgas rikkalik tööriistad andmetorustikes, juurutamise ja seireks. Gluontsil on aegridade modelleerimise ümber nišš, kuid tugev kogukond, mida sageli kasutatakse Amazonase ja uurimiskogukondades.
Erinevuste kokkuvõte
-Gluonts pakub rikkalikku, tõenäolist ja spetsiaalset aegridade modelleerimisriistakomplekti, millel on eelnevalt ehitatud moodsaimad mudelid, mis on loodud selgesõnaliselt prognoosimiseks ja anomaalia tuvastamiseks.
-Tensorflow on mitmekülgne sügavõppe platvorm, mis võimaldab kasutajatel luua võimsate tööriistadega kohandatud prognoosimismudeleid, kuid pakub vähem pühendunud, kasutatavaid aegridade prognoosimismudeleid.
- Gluonts paistab silma tõenäosusliku prognoosimise ja võrdlusuuringute lihtsustamisel mitme eelnevalt ehitatud mudeliga.
- Tensorflow paistab silma suuremahulises tootmises, laiendatud AI kasutusjuhtumite ulatuses ja integreerides keerukasse ML-torujuhtmesse.