O modelo TimesFM

Este documento descreve o modelo de previsão de série temporal TimesFM integrado do BigQuery ML.

O modelo 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 com bilhões de pontos de tempo de muitos conjuntos de dados do mundo real. Assim, você pode 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 da previsão do modelo TimesFM são comparáveis a métodos estatísticos convencionais, como o 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 saber como usar um modelo TimesFM com a função AI.FORECAST, consulte os seguintes tutoriais:

Para usar o modelo TimesFM e detectar anomalias em dados de série temporal, use a função AI.DETECT_ANOMALIES.

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:

Quando você usa o TimesFM pelo BigQuery, seu uso é regido pelos Termos de Serviço do Google Cloud e permite usos comerciais. A licença não comercial associada aos TimesFM 3.0 pesos disponíveis para download público no GitHub e no Hugging Face se aplica apenas a downloads auto-hospedados e não restringe o uso no BigQuery.