El modelo TimesFM

En este documento se describe el modelo de predicción de series temporales TimesFM integrado en BigQuery ML.

El modelo univariante TimesFM integrado es una implementación del modelo TimesFM de código abierto de Google Research. El modelo TimesFM de Google Research es un modelo fundacional para la previsión de series temporales que se ha preentrenado 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 de muchos dominios. El modelo TimesFM está disponible en todas las regiones admitidas de BigQuery.

Si usas el modelo TimesFM integrado de BigQuery ML con la función AI.FORECAST, puedes hacer previsiones sin tener que crear y entrenar tu propio modelo, por lo que no tendrás que gestionar modelos. Los resultados de las previsiones del modelo TimesFM son comparables a los de los métodos estadísticos convencionales, como ARIMA. Si quieres 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 TimesFM con la función AI.FORECAST, consulta Predecir varias series temporales con un modelo univariante TimesFM.

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