מודל TimesFM

במאמר הזה מתואר מודל חיזוי סדרות זמנים TimesFM המובנה ב-BigQuery ML.

מודל TimesFM המובנה הוא הטמעה של מודל TimesFM בקוד פתוח של צוות המחקר של Google. מודל TimesFM של צוות המחקר של Google הוא מודל בסיסי לתחזיות של סדרות זמנים, שעבר אימון מראש על מיליארדי נקודות זמן ממערכי נתונים רבים מהעולם האמיתי. כך אפשר להחיל אותו על מערכי נתונים חדשים של תחזיות בתחומים רבים. מודל TimesFM זמין בכל האזורים שנתמכים ב-BigQuery.

השימוש במודל TimesFM המובנה של BigQuery ML עם הפונקציה AI.FORECAST מאפשר לכם לבצע חיזוי בלי ליצור ולאמן מודל משלכם, כך שאתם לא צריכים לנהל מודלים. תוצאות התחזית ממודל TimesFM דומות לתוצאות של שיטות סטטיסטיות מקובלות כמו ARIMA. אם אתם רוצים אפשרויות נוספות לשיפור המודל מעבר לאפשרויות שמציע מודל TimesFM, אתם יכולים ליצור מודל ARIMA_PLUS או ARIMA_PLUS_XREG ולהשתמש בו במקום זאת באמצעות הפונקציה ML.FORECAST.

כדי ללמוד איך להשתמש במודל TimesFM עם הפונקציה AI.FORECAST, אפשר לעיין במדריכים הבאים:

כדי להשתמש במודל TimesFM לזיהוי חריגות בנתונים של סדרות זמנים, משתמשים בפונקציה AI.DETECT_ANOMALIES.

כדי להעריך את הערכים החזויים מהמודל TimesFM לעומת הערכים בפועל, משתמשים בפונקציה AI.EVALUATE.

מידע נוסף על מודל TimesFM של צוות המחקר של Google זמין במקורות המידע הבאים: