מודל TimesFM
במסמך הזה מתואר מודל TimesFM מובנה של BigQuery ML לחיזוי סדרות זמנים.
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 לתחזית של סדרות זמנים שעבר אימון מראש על מיליארדי נקודות זמן ממערכי נתונים רבים מהעולם האמיתי. כך אפשר להשתמש בו במערכי נתונים חדשים של תחזיות בתחומים רבים. מודל TimesFM זמין בכל האזורים שנתמכים ב-BigQuery.
שימוש 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 מהמודל TimesFM דומות לתוצאות של שיטות סטטיסטיות מקובלות כמו ARIMA. אם אתם רוצים אפשרויות נוספות לכוונון 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 לנסות להשתמש במודל TimesFM עם הפונקציה AI.FORECAST, אפשר לעיין במאמר תחזית של כמה סדרות זמנים באמצעות מודל TimesFM חד-משתני.
כדי להשתמש במודל TimesFM לזיהוי חריגות בנתוני סדרת זמנים, משתמשים בפונקציה AI.DETECT_ANOMALIES (גרסת Preview).
כדי להשוות בין הערכים החזויים של מודל TimesFM לבין הערכים בפועל, משתמשים בפונקציה AI.EVALUATE.
מידע נוסף על מודל TimesFM של צוות המחקר של Google זמין במקורות המידע הבאים: