Gluonts ve Tensorflow, zaman serisi tahminleri için önceden inşa edilmiş modeller sunar, ancak tasarım felsefesi, model teklifleri, altta yatan çerçeve ve kullanım durumlarında önemli ölçüde farklılık gösterir. Aşağıda, Gluonts ve Tensorflow'da bulunan önceden oluşturulmuş modellere odaklanan ayrıntılı bir karşılaştırma bulunmaktadır.
Gluonts önceden inşa edilmiş modeller
Gluonts, özellikle olasılık zaman serisi modellemesi için tasarlanmış bir Python araç setidir. Gluon API'sinden yararlanan Apache MXNet Derin Öğrenme Çerçevesi'nin üzerine inşa edilmiştir. Birincil odak noktası, zaman serisi tahminleri ve anomali tespiti içeren hem bilimsel deney hem de üretim kullanım durumlarıdır. Gluonts, sadece nokta tahminlerinden ziyade olasılıksal tahminleri vurgulayan bir dizi önceden oluşturulmuş, son teknoloji modeller içerir.
Gluonts'daki önceden oluşturulmuş modeller şunları içerir:
1. Deepar: Genellikle LSTM birimlerine dayanan otoregresif tekrarlayan ağlar kullanan olasılık tahminleri sağlayan popüler bir otoregresif tekrarlayan sinir ağı modeli. Karmaşık zamansal kalıpları öğrenerek ve kantil tahminler üreterek tahmin eder.
2. DeepState: Bu model, durum uzay modellerini derin öğrenme ile birleştirir. Klasik olasılık zaman serisi modellerini (durum uzay modelleri) sinir ağlarıyla entegre ederek yapılandırılmış zamansal kalıpları ve mevsimselliği etkili bir şekilde yakalamasına izin verir.
3. DeepFactor: Çoklu zaman serilerinde karmaşık hiyerarşik ve küresel desenleri yakalayan derin bir faktör modeli. Çoklu seri tarafından paylaşılan ortak kalıpları modellemek için derin sinir ağı bileşenlerini kullanarak gizli faktör modellerini kullanır.
4. MQ-CNN ve MQ-RNN (Çok Quantile Konvolüsyonu ve Tekrarlayan Nöral Ağlar): Bu modeller, özellikle belirsizlik niceliğine ihtiyaç duyan uygulamalar için uygun ayrıntılı olasılık tahminleri sağlayarak çoklu miktarları modellemeye odaklanmaktadır.
5. Canonik ve Gauss LSTM: Gauss dağılımlarını veya kanonik formları varsayarak olasılıklı tahminler çıkaran LSTM tabanlı modellerin varyantları, tahminlerin olasılıksal olarak yorumlanmasını desteklemektedir.
6. Deepvar: Vektör otoregresif modeller sinir ağı mimarilerine genişleterek, çoklu ilgili zaman serilerinin ortak modellenmesine izin verdi.
Modeller mevsimsellik, tatiller ve harici ortak değişkenler gibi özellikleri işleyebilir. Gluonts ayrıca dağılımlar, dönüşümler ve nöral yapı taşları için zengin soyutlamalar ve modüler bileşenler sağlar, bu da yeni modellerin özelleştirilmesini ve hızlı geliştirilmesini sağlar.
Gluonts önceden inşa edilmiş modellerin temel özellikleri şunlardır:
- Olasılıksal tahmin: Belirsizlik niceliği için yararlı olan nokta tahminleri yerine tam öngörücü dağılımlar üretir.
- Esneklik ve modülerlik: Bileşenler birleştirilebilir veya genişletilebilir, bu da araştırmacıların ve uygulayıcıların yeni modeller geliştirmelerini sağlar.
- Veri kümeleri ve deneylerle entegrasyon: Çok çeşitli genel veri kümelerini kullanarak kıyaslama ve değerlendirmeyi kolaylaştırır.
- Hiyerarşik ve çok değişkenli seriler dahil olmak üzere çeşitli zaman serileri türleri için destek.
- Tekrarlanabilirlik ve bilimsel deneylere vurgu.
Zaman Serileri için Tensorflow önceden oluşturulmuş modeller
Google tarafından geliştirilen TensorFlow, geniş bir ekosisteme sahip geniş bir derin öğrenme çerçevesidir. Gluonts'ın aksine, sadece zaman serileri için uzmanlaşmış değil, aynı zamanda birçok uygulamadan biri olarak desteklemektedir. TensorFlow, zaman serisi tahmin modelleri oluşturmak ve dağıtmak için çeşitli araçlar ve kütüphaneler sunar:
1. Tensorflow olasılığı (TFP): Birçok dağılımı ve olasılıklı katmanı destekleyen olasılıksal modelleme için bir eklenti. TFP olasılıksal bileşenler sağlarken, Gluonts'a benzer tam önceden inşa edilmiş olasılıklı zaman serisi tahmin modelleri bağımsız paketler olarak daha az olgundur.
2. Tensorflow eklentileri: Özel tahmin modelleri oluşturmak için kullanılabilecek LSTM varyantları ve dikkat mekanizmaları gibi bazı zaman serileri odaklı katmanlar dahil olmak üzere özel katmanlar ve modeller içerir.
3. Tensorflow Tahmini (üçüncü taraf ve açık kaynaklı projeler aracılığıyla): "Tensorflow zaman serisi" (aktif olarak korunmamış) ve "TFT" uygulamaları (zamansal füzyon transformatörü) gibi açık kaynaklı tensorflow tabanlı zaman serisi kütüphaneler vardır.
4. Temporal Fusion Transformer (TFT): Başlangıçta Google Cloud AI araştırmacıları tarafından tanıtılan TFT, yorumlanabilir çoklu horizon zaman serisi tahminleri için son teknoloji ürünü bir derin öğrenme modelidir. Açık kaynakta tensorflow uygulamaları vardır, ancak bunlar genellikle tam, bağımsız bir önceden oluşturulmuş tahmin kütüphanesi yerine araştırma odaklı örnekler olarak sağlanır.
5. TensorFlow'da Keras API: LSTM, GRU, CONV1D, yoğun katmanlar ve tahmin görevleri için dikkat mekanizmaları gibi katmanları kullanarak özel modeller oluşturmak için esneklik sunar, ancak daha fazla kullanıcı geliştirme çabası gerektirir.
Önceden oluşturulmuş zaman serileri için tensorflow'daki temel ayrımlar:
- Zaman serisinin ötesinde geniş uygulanabilirliğe sahip genel amaçlı çerçeve.
- Tahmin için birleşik API'lerle kapsamlı önceden oluşturulmuş modeller sağlamak yerine özel modeller oluşturmaya odaklanın.
- Olasılıksal modelleme için tensorflow olasılığının mevcudiyeti, ancak zengin olmadan bir dizi özel zaman serisi olasılık olasılığı gluonts kadar.
- Üretim boru hatları ve ölçeklenebilir altyapı ile güçlü entegrasyon.
- Topluluk ve araştırma kodu aracılığıyla transformatörler ve dikkat tabanlı modeller gibi gelişmiş model mimarileri destekleyin.
Karşılaştırmalı yönler
Model uzmanlığı
Gluonts, kapsamlı önceden oluşturulmuş modellerle tahmin ve anomali tespiti için özel olarak tasarlanmış bir ekosistem sunan zaman serisi tahminleri ve olasılıklı modelleme için uzmanlaşmıştır. TensorFlow, zaman serisi tahminleri de dahil olmak üzere geniş kapsamlı modeller oluşturma esnekliği sunar, ancak daha az kullanıma hazır, özel tahmin modelleri.
Olasılık
Gluonts'ın olasılıksal modelleme ve öngörücü dağılımlar üretme konusundaki yerel desteği, Tensorflow'un tensorflow olasılığı gibi, özel tahmin modelleri oluşturmak için ek çaba gerektiren genel amaçlı olasılıksal araçlara kıyasla daha gelişmiş ve kapsamlıdır.
Kullanım kolaylığı ve API'ler
Gluonts, tahminciler ve tahminler gibi yüksek seviyeli soyutlamalar sağlar ve tahmin için iş akışlarını kapsülleyen, hızlı denemeyi kolaylaştırır ve kıyaslamayı sağlar. Tensorflow, Keras API ve alt düzey olasılıklı araçlar sunar, ancak kullanıcıların çoğu bileşeni kendileri oluşturmaları veya topluluk modellerini uyarlamaları gerekir.
Model çeşitliliği
Gluonts, kullanıma hazır birkaç son teknoloji ürünü nöral olasılık tahmin modelleri içerirken, tensorflow esas olarak yapı taşlarını (RNN'ler, CNN'ler, transformatörler, vb.) Ve birleşik bir paket olmadan TFT gibi gelişmiş modellerin bazı topluluk uygulamalarını sağlar.
Genişletilebilirlik ve Özelleştirme
Hem Gluonts hem de Tensorflow derin özelleştirmeyi mümkün kılar, ancak Gluonts'ın modüler tasarımı zaman serisine göre uyarlanmıştır, model geliştirme ve bilimsel deneyleri hızlandırırken, Tensorflow'un genel derin öğrenme çerçevesi daha geniş AI sistemleri ve üretim ortamları ile entegrasyonda mükemmeldir.
Üretim ve ölçeklenebilirlik
Tensorflow'un, tensorflow porsiyonu ve bulut platformlarıyla entegrasyon da dahil olmak üzere kapsamlı ekosistemi nedeniyle ölçeklenebilir dağıtım, dağıtılmış eğitim ve üretime hazır olma konusunda önemli avantajları vardır. Gluonts, yerel yürütmeyi ve AWS Sagemaker entegrasyonunu destekler, ancak üretim kullanımının yanı sıra bilimsel deneylere daha fazla odaklanır.
Topluluk ve ekosistem
TensorFlow, veri boru hatları için zengin takımlar, dağıtım ve izleme dahil olmak üzere makine öğrenme alanlarında çok daha büyük bir kullanıcı tabanına ve ekosisteme sahiptir. Gluonts, genellikle Amazon ve araştırma topluluklarında kullanılan zaman serisi modellemesi etrafında niş ama güçlü bir topluluğa sahiptir.
Farklılıkların özeti
-Gluonts, tahmin ve anomali tespiti için açıkça tasarlanmış, önceden inşa edilmiş son teknoloji modellerle zengin, olasılıksal ve özel bir zaman serisi modelleme araç seti sağlar.
-Tensorflow, kullanıcıların güçlü araçlarla özel tahmin modelleri oluşturmalarına izin veren çok yönlü bir derin öğrenme platformudur, ancak daha az özel, kullanıma hazır zaman serisi tahmin modelleri sunar.
- Gluonts, olasılıksal tahminlerde ve önceden inşa edilmiş birkaç modelle karşılaştırma kolaylığı konusunda mükemmeldir.
- Tensorflow, büyük ölçekli üretimde mükemmeldir, çeşitli AI kullanım durumlarına genişletilebilirlik ve karmaşık ML boru hatlarına entegrasyondur.