โมเดลที่สร้างไว้ล่วงหน้าใน GluonTS และ TensorFlow มีความแตกต่างที่สำคัญหลายประการ:
1. กรอบการดำเนินงาน:
- GluonTS: สร้างขึ้นบนเฟรมเวิร์กการเรียนรู้เชิงลึกของ Apache MXNet และใช้ Gluon API
- TensorFlow: สร้างขึ้นบนเฟรมเวิร์ก TensorFlow
2. ส่วนประกอบรุ่น:
- GluonTS: มอบส่วนประกอบที่หลากหลายสำหรับการสร้างแบบจำลองอนุกรมเวลา รวมถึงโครงข่ายประสาทเทียม แบบจำลองความน่าจะเป็น และแบบจำลองสถานะ-อวกาศ
- TensorFlow: รวมโมเดลที่สร้างไว้ล่วงหน้ามากมายสำหรับงานแมชชีนเลิร์นนิงที่แตกต่างกัน เช่น การจำแนกรูปภาพและการตรวจจับวัตถุ
3. การพัฒนาโมเดล:
- GluonTS: ออกแบบมาสำหรับนักวิทยาศาสตร์และนักวิจัยเพื่อพัฒนาและเปรียบเทียบโมเดลอนุกรมเวลาใหม่อย่างรวดเร็ว
- TensorFlow: ใช้สำหรับการนำโมเดลเฉพาะไปใช้เป็นหลัก เช่น DeepAR
4. การใช้งานและวัตถุประสงค์:
- GluonTS: ชุดเครื่องมือที่ครอบคลุมสำหรับการสร้างและการเปรียบเทียบโมเดลอนุกรมเวลา
- TensorFlow: เฟรมเวิร์กที่กว้างขึ้นสำหรับงานการเรียนรู้เชิงลึก
5. คุณสมบัติเพิ่มเติม:
- GluonTS: รวมเครื่องมือสำหรับการทดลองอย่างรวดเร็ว รวมถึงข้อมูล I/O การประเมินแบบจำลอง และยูทิลิตี้การวางแผน
- TensorFlow: ไม่รวมเครื่องมือเหล่านี้
6. รุ่นที่แถมมาล่วงหน้า:
- GluonTS: รวมการใช้งานโมเดลอนุกรมเวลาอันล้ำสมัยที่รวมไว้ล่วงหน้า
- TensorFlow: รวมโมเดลที่สร้างไว้ล่วงหน้าสำหรับงานต่างๆ แต่ไม่เฉพาะเจาะจงสำหรับการพยากรณ์อนุกรมเวลา
7. การประเมินแบบจำลอง:
- GluonTS: รวมเครื่องมือสำหรับการประเมินแบบจำลองและจัดเตรียมเฟรมเวิร์กการเปรียบเทียบ
- TensorFlow: ไม่รวมเครื่องมือเฉพาะสำหรับการประเมินโมเดล
8. ข้อกำหนดข้อมูล:
- GluonTS: รองรับข้อมูลอนุกรมเวลาทั้งแบบตัวแปรเดียวและหลายตัวแปร
- TensorFlow: ไม่ได้ระบุข้อกำหนดด้านข้อมูล
9. เกณฑ์การเลือกรุ่น:
- GluonTS: ให้เกณฑ์ที่คล้ายคลึงกับเกณฑ์ในการเลือกระหว่างรุ่น Auto-regressive (AR) และรุ่น ETS
- TensorFlow: ไม่มีเกณฑ์เฉพาะในการเลือกระหว่างรุ่นต่างๆ
10. ชุมชนและการสนับสนุน:
- GluonTS: ได้รับการดูแลและใช้งานอย่างแข็งขันที่ Amazon พร้อมด้วยชุมชนที่กำลังเติบโตและเอกสารประกอบที่ครอบคลุม
- TensorFlow: ใช้กันอย่างแพร่หลายและสนับสนุนโดยชุมชน TensorFlow
โดยสรุป แม้ว่าทั้ง GluonTS และ TensorFlow จะมีโมเดลที่สร้างไว้ล่วงหน้า แต่ GluonTS ก็เป็นชุดเครื่องมือที่ครอบคลุมมากกว่าซึ่งออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับการสร้างแบบจำลองอนุกรมเวลา โดยมีส่วนประกอบและเครื่องมือที่หลากหลายกว่าสำหรับการทดลองที่รวดเร็ว ในทางกลับกัน TensorFlow เป็นเฟรมเวิร์กที่กว้างขึ้นสำหรับงานการเรียนรู้เชิงลึก โดยมุ่งเน้นไปที่การนำโมเดลเฉพาะไปใช้ เช่น DeepAR[1][3][4][5]
การอ้างอิง:[1] https://arxiv.org/pdf/1906.05264.pdf
[2] https://www.tensorflow.org/js/guide/premade_models
[3] https://matheo.uliege.be/bitstream/2268.2/10466/6/Master_Thesis_Final%2811%29.pdf
[4] https://dl.acm.org/doi/pdf/10.5555/3455716.3455832
[5] https://www.jmlr.org/papers/volume21/19-820/19-820.pdf
-