O modelo TimesFM
Este documento descreve o modelo de previsão de série temporal TimesFM integrado do BigQuery ML.
O modelo univariado TimesFM integrado é uma implementação do modelo TimesFM de código aberto do Google Research. O modelo TimesFM do Google Research é um modelo de base para previsão de séries temporais que foi pré-treinado em bilhões de pontos de tempo de vários conjuntos de dados do mundo real. Assim, é possível aplicá-lo a novos conjuntos de dados de previsão em vários domínios. O modelo TimesFM está disponível em todas as regiões compatíveis com o BigQuery.
Usar o modelo TimesFM integrado do BigQuery ML com a
função AI.FORECAST
permite fazer
previsões sem precisar criar e treinar seu próprio modelo, evitando a necessidade de gerenciamento de modelos.
Os resultados de previsão do modelo TimesFM são comparáveis a métodos estatísticos convencionais, como ARIMA. Se você quiser mais opções de ajuste de modelo do que o TimesFM oferece, crie um modelo ARIMA_PLUS ou ARIMA_PLUS_XREG e use-o com a função ML.FORECAST.
Para testar o uso de um modelo TimesFM com a função AI.FORECAST, consulte
Prever várias série temporal com um modelo univariado TimesFM.
Para usar o modelo TimesFM e detectar anomalias em dados de série temporal, use a
função AI.DETECT_ANOMALIES
(prévia).
Para avaliar os valores previstos do modelo TimesFM em relação aos valores reais, use a função AI.EVALUATE.
Para saber mais sobre o modelo TimesFM do Google Research, use os seguintes recursos: