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Questo documento descrive il modello di previsione delle serie temporali TimesFM integrato in BigQuery ML.
Il modello univariato TimesFM integrato è un'implementazione del
modello TimesFM
open source di Google Research. Il modello TimesFM di Google Research è un modello di base per la previsione di serie temporali preaddestrato su miliardi di punti temporali provenienti da molti set di dati del mondo reale, quindi puoi applicarlo a nuovi set di dati di previsione in molti domini.
Il modello TimesFM è disponibile in tutte le regioni supportate da BigQuery.
L'utilizzo del modello TimesFM integrato di BigQuery ML con la
funzione AI.FORECAST
consente di eseguire
la previsione senza dover creare e addestrare un modello personalizzato, in modo da
evitare la necessità di gestire i modelli.
I risultati della previsione del modello TimesFM sono paragonabili a
metodi statistici convenzionali come ARIMA. Se vuoi più opzioni di ottimizzazione del modello rispetto a quelle offerte dal modello TimesFM, puoi creare un modello ARIMA_PLUS o ARIMA_PLUS_XREG e utilizzarlo con la funzione ML.FORECAST.
[[["Facile da capire","easyToUnderstand","thumb-up"],["Il problema è stato risolto","solvedMyProblem","thumb-up"],["Altra","otherUp","thumb-up"]],[["Mancano le informazioni di cui ho bisogno","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Troppo complicato/troppi passaggi","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Obsoleti","outOfDate","thumb-down"],["Problema di traduzione","translationIssue","thumb-down"],["Problema relativo a esempi/codice","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Altra","otherDown","thumb-down"]],["Ultimo aggiornamento 2025-08-17 UTC."],[],[],null,[]]
