El modelo TimesFM

En este documento, se describe el modelo de previsión 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 de base para la previsión de series temporales que se entrenó previamente en 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.

El uso del modelo TimesFM integrado de BigQuery ML con la función AI.FORECAST te permite realizar previsiones sin tener que crear y entrenar tu propio modelo, de modo que puedes evitar la necesidad de administrar modelos. Los resultados de las previsiones del modelo TimesFM son comparables con los métodos estadísticos convencionales, como ARIMA. Si deseas obtener más opciones de ajuste de modelos 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 univariante de TimesFM.

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