A Gluonts és a TensorFlow egyaránt előkészített modelleket kínálnak az idősorok előrejelzéséhez, ám ezek jelentősen különböznek a tervezési filozófiában, a modellkínálatban, az alapjául szolgáló keretrendszerben és a felhasználási esetekben. Az alábbiakban egy részletes összehasonlítás, amely a Gluonts és a TensorFlow előkészített modellekre összpontosít.
Gluonts előre épített modellek
A Gluonts egy Python eszközkészlet, amelyet kifejezetten valószínűségi idősor modellezésre terveztek. Az Apache MXNet mély tanulási keretének tetejére épül, és kihasználja a Gluon API -t. Elsődleges hangsúlya mind a tudományos kísérletezés, mind a termelési felhasználási esetekre, amelyek az idősorok előrejelzését és az anomália észlelését tartalmazzák. A Gluonts számos előre beépített, korszerű modellt tartalmaz, amelyek inkább a valószínűségi előrejelzést hangsúlyozzák, nem csupán a pont előrejelzéseket.
A Gluonts előre elkészített modelljei a következők:
1. Deepar: Egy népszerű, autoregresszív visszatérő neurális hálózati modell, amely valószínűségi előrejelzéseket nyújt autoregresszív visszatérő hálózatok felhasználásával, általában az LSTM egységek alapján. A komplex időbeli minták elsajátításával és a kvantitatív előrejelzések előállítása révén előrejelzi.
2. DeepState: Ez a modell ötvözi az állami tér modelleket a mély tanulással. Integrálja a klasszikus valószínűségi idősoros modelleket (állami tér modelleket) az ideghálózatokkal, lehetővé téve, hogy hatékonyan rögzítse a strukturált időbeli mintákat és a szezonalitást.
3. DeepFactor: Mély tényező modell, amely komplex hierarchikus és globális mintákat rögzít több idősorban. Használja ki a látens faktormodelleket a mély neurális hálózati komponensek felhasználásával, hogy modellezzék a több sorozat által megosztott közös mintákat.
4. MQ-CNN és MQ-RNN (multi-kvantilis konvolúciós és ismétlődő neurális hálózatok): Ezek a modellek a több kvantum egyszerre történő modellezésére összpontosítanak, részletes valószínűségi előrejelzéseket nyújtva, különös tekintettel a bizonytalanság mennyiségi meghatározására szoruló alkalmazásokra.
5. Kanonikus és Gauss LSTM: Az LSTM-alapú modellek változatai, amelyek valószínűségi előrejelzéseket adnak ki, feltételezve a Gauss-eloszlást vagy a kanonikus formákat, támogatva az előrejelzések valószínűségi értelmezését.
6. DeepVar: A vektor autoregresszív modellek kiterjedtek a neurális hálózati architektúrákra, lehetővé téve a több kapcsolódó idősor együttes modellezését.
A modellek képesek kezelni olyan funkciókat, mint a szezonalitás, az ünnepek és a külső kovariátok. A Gluonts gazdag absztrakciókat és moduláris alkatrészeket is biztosít az eloszlásokhoz, az átalakulásokhoz és az idegi építőelemekhez, lehetővé téve az új modellek testreszabását és gyors fejlesztését.
A Gluonts előre gyártott modelljeinek legfontosabb jellemzői a következők:
- Valószínű előrejelzés: A bizonytalanság mennyiségi meghatározásához hasznos a teljes prediktív eloszlás, nem pedig pontbecslések.
- Rugalmasság és modularitás: Az alkatrészek kombinálhatók vagy kibővíthetők, lehetővé téve a kutatók és a szakemberek számára az új modellek egyszerű fejlesztését.
- Integráció az adatkészletekkel és kísérletekkel: megkönnyíti a benchmarking és az értékelést a nyilvános adatkészletek széles skálájával.
- A különféle idősorok típusainak támogatása, beleértve a hierarchikus és többváltozós sorozatokat.
- A reprodukálhatóság és a tudományos kísérletek hangsúlya.
Tensorflow előre beépített modellek az idősorokhoz
A Google által kifejlesztett Tensorflow széles mélységű, széles ökoszisztéma -keretrendszer. A Gluonts -tól eltérően, nem csak az idősorokra specializálódott, hanem a sok alkalmazás egyikének támogatja. TensorFlow provides several tools and libraries to build and deploy time series forecasting models, including:
1. TensorFlow valószínűség (TFP): A valószínűségi modellezés kiegészítője, amely számos eloszlást és valószínűségi réteget támogat. Míg a TFP valószínűségi komponenseket biztosít, addig a teljes előre beépített valószínűségi idősoros előrejelzési modellek, amelyek hasonlóak a Gluonts-hoz, kevésbé érnek, mint önálló csomagok.
2. TensorFlow kiegészítő: speciális rétegeket és modelleket tartalmaz, beleértve néhány idősoros orientált rétegeket, például az LSTM variánsokat és a figyelem mechanizmusait, amelyek felhasználhatók az egyedi előrejelzési modellek készítéséhez.
3. A TensorFlow előrejelzése (harmadik fél és nyílt forrású projektek révén): Van néhány nyílt forrású TensorFlow-alapú idősoros könyvtár, például a "TensorFlow idősor" (nem aktívan fenntartva) és a "TFT" megvalósítások (időbeli fúziós transzformátor).
4. Időbeli fúziós transzformátor (TFT): A Google Cloud AI kutatói eredetileg a TFT egy legmodernebb mély tanulási modell az értelmezhető multi-horizon idősorok előrejelzéséhez. A TensorFlow megvalósítások nyílt forráskódban érhetők el, de általában kutatás-orientált példákként szolgálnak, nem pedig egy teljes, önálló előre elkészített előrejelző könyvtárként.
5. Keras API a TensorFlow -ban: Rugalmasságot kínál az egyedi modellek felépítéséhez olyan rétegek felhasználásával, mint az LSTM, a GRU, a CONV1D, a sűrű rétegek és a figyelemfelkeltő feladatok figyelembevételi mechanizmusai, de több felhasználói fejlesztési erőfeszítést igényelnek.
A TensorFlow legfontosabb megkülönböztetései az előre beépített modelleknél:
- Általános célú keretrendszer, széles körű alkalmazhatósággal az idősorokon túl.
- Összpontosítson az egyéni modellek felépítésére, ahelyett, hogy kiterjedt előre beépített modelleket biztosítana az egységes API-kkal az előrejelzéshez.
- A tensorflow valószínűségének rendelkezésre állása valószínűségi modellezéshez, de anélkül, hogy gazdag egy sor sorrendű valószínűségi modell, mint a Gluonts.
- Erős integráció a termelési csővezetékekkel és a méretezhető infrastruktúrával.
- A fejlett modell architektúrák, például a transzformátorok és a figyelem-alapú modellek támogatása a közösségi és kutatási kódon keresztül.
Összehasonlító szempontok
Modell -specializáció
A Gluonts az idősorok előrejelzésére és a valószínűségi modellezésre szakosodott, és egy olyan ökoszisztémát kínál, amelyet kifejezetten előrejelzésre és anomáliak detektálására terveztek átfogó előre beépített modellekkel. A TensorFlow rugalmasságot kínál széles körű modellek készítéséhez, ideértve az idősorok előrejelzését is, de kevésbé a dobozon kívüli, dedikált előrejelzési modellekkel.
Valószínűségi előrejelzés
A Gluonts natív támogatása a valószínűségi modellezéshez és a prediktív eloszlások generálásához fejlettebb és átfogóbb a Tensorflow általános célú valószínűségeihez képest, mint például a TensorFlow valószínűség, amelyek további erőfeszítéseket igényelnek az egyedi előrejelzési modellek felépítéséhez.
Könnyű használat és API -k
A Gluonts magas szintű absztrakciókat biztosít, például becsléseket és prediktorokat, amelyek beágyazják az edzést és a következtetéseket az előrejelzéshez, megkönnyítik a gyors kísérletezést és a referenciaértékelést. A TensorFlow a Keras API-t és az alacsonyabb szintű valószínűségi eszközöket kínálja, de a felhasználóknak maguknak kell felépíteniük a legtöbb alkatrészt vagy adaptálniuk a közösségi modelleket.
A modellek sokfélesége
A Gluonts számos korszerű neurális valószínűségi előrejelzési modellt tartalmaz, amely készen áll a használatra, míg a TensorFlow elsősorban az építőelemeket (RNN-k, CNN-k, transzformátorok stb.) És a fejlett modellek, például a TFT néhány közösségi megvalósítását biztosítja egységes csomag nélkül.
Bővíthetőség és testreszabás
Mind a Gluonts, mind a TensorFlow lehetővé teszi a mély testreszabást, de a Gluonts moduláris formatervezése az idősorok sebességéhez igazodik, a modellek fejlődését és a tudományos kísérleteket, míg a Tensorflow általános mély tanulási keretrendszere kiemelkedik a szélesebb AI rendszerekkel és termelési környezetekkel való integrációban.
Termelés és méretezhetőség
A TensorFlow jelentős előnyei vannak a skálázható telepítés, az elosztott képzés és a termelési készség szempontjából, kiterjedt ökoszisztéma miatt, beleértve a tensorflow -t és a felhőplatformokkal való integrációt. A Gluonts támogatja a helyi végrehajtást és az AWS Sagemaker integrációt, de inkább a tudományos kísérletekre összpontosít a termelés felhasználásával.
Közösségi és ökoszisztéma
A TensorFlow sokkal nagyobb felhasználói bázissal és ökoszisztémával rendelkezik a gépi tanulási tartományok között, ideértve az adatvezetékekhez, a telepítéshez és a megfigyeléshez való gazdag eszközöket. A Gluontsnak van egy niche, de erős közössége az idősoros modellezés körül, amelyet gyakran használnak az Amazon és a kutatási közösségekben.
A különbségek összefoglalása
-A Gluonts gazdag, valószínűségi és speciális idősoros modellező eszközkészletet biztosít előre beépített legmodernebb modellekkel, amelyeket kifejezetten az előrejelzéshez és az anomália észlelésére terveztek.
-A TensorFlow egy sokoldalú mély tanulási platform, amely lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy egyéni előrejelzési modelleket készítsenek hatékony eszközökkel, de kevesebb dedikált, felhasználásra kész idősoros előrejelzési modelleket kínálnak.
- A Gluonts kiemelkedik a valószínűségi előrejelzésben és a benchmarking könnyűségében több előre beépített modellel.
- A TensorFlow kiválóan termelnek a nagyszabású termelésben, a változatos AI-felhasználási esetek bővíthetőségében és a komplex ML csővezetékekbe történő integrációban.