El modelo TimesFM

En este documento, se describe el modelo integrado de previsión de series temporales TimesFM de BigQuery ML.

El modelo univariado TimesFM integrado es una implementación del modelo TimesFM de código abierto de Google Research. El modelo TimesFM de Google Research es un modelo fundamental para la previsión de series temporales que se entrenó previamente con miles de millones de puntos temporales de muchos conjuntos de datos del mundo real, por lo que puedes aplicarlo a nuevos conjuntos de datos de previsión en muchos dominios. El modelo TimesFM está disponible en todas las regiones compatibles con BigQuery.

Usar el modelo TimesFM integrado de BigQuery ML con la función AI.FORECAST te permite realizar previsiones sin tener que crear ni entrenar tu propio modelo, por lo que puedes evitar la necesidad de administrar modelos. Los resultados de las previsiones del modelo TimesFM son comparables a los de los métodos estadísticos convencionales, como ARIMA. Si deseas tener más opciones de ajuste del modelo que las que ofrece el modelo TimesFM, puedes crear un modelo ARIMA_PLUS o ARIMA_PLUS_XREG y usarlo con la función ML.FORECAST.

Para probar el uso de un modelo de TimesFM con la función AI.FORECAST, consulta Cómo predecir varias series temporales con un modelo univariado de TimesFM.

Para obtener más información sobre el modelo TimesFM de Google Research, consulta los siguientes recursos: