Modèle TimesFM

Ce document décrit le modèle de prévision de séries temporelles TimesFM intégré à BigQuery ML.

Le modèle univarié TimesFM intégré est une implémentation du modèle TimesFM Open Source de Google Research. Le modèle TimesFM de Google Research est un modèle de base pour la prévision de séries temporelles qui a été pré-entraîné sur des milliards de points temporels issus de nombreux ensembles de données du monde réel. Vous pouvez donc l'appliquer à de nouveaux ensembles de données de prévision dans de nombreux domaines.

L'utilisation du modèle TimesFM intégré de BigQuery ML avec la fonction AI.FORECAST vous permet d'effectuer des prévisions sans avoir à créer et à entraîner votre propre modèle. Vous pouvez ainsi éviter d'avoir à gérer le modèle. Les résultats des prévisions du modèle TimesFM sont comparables aux méthodes statistiques classiques telles qu'ARIMA. Si vous souhaitez disposer d'options de réglage du modèle plus nombreuses que celles proposées par le modèle TimesFM, vous pouvez créer un modèle ARIMA_PLUS ou ARIMA_PLUS_XREG et l'utiliser avec la fonction ML.FORECAST à la place.

Pour essayer d'utiliser un modèle TimesFM avec la fonction AI.FORECAST, consultez la section Prévoir plusieurs séries temporelles avec un modèle univarié TimesFM.

Pour en savoir plus sur le modèle TimesFM de Google Research, consultez les ressources suivantes: