Google lance un nouveau modèle de prédiction de séries chronologiques, TimesFM, visant à améliorer l'efficacité de la prise de décision commerciale. Ce modèle a un large éventail d'applications, couvrant la finance, la recherche scientifique et d'autres domaines. Il peut être utilisé pour prédire la demande de produits, les fluctuations des marchés boursiers, les changements météorologiques, etc., et fournir un support de données aux entreprises. TimesFM peut améliorer considérablement l'efficacité de la gestion des stocks et réduire les erreurs de prévision, réduisant ainsi les coûts d'exploitation et optimisant l'allocation des ressources. Google prévoit d'intégrer TimesFM dans la plate-forme cloud pour permettre aux utilisateurs d'utiliser facilement ce puissant outil de prévision.
Google publie le modèle de prédiction de séries chronologiques TimesFM pour faciliter les décisions commerciales. Les modèles sont largement utilisés dans la finance et la recherche scientifique pour aider à prédire la demande de produits, les évolutions des marchés boursiers, la météo, etc. Les commerçants améliorent l'efficacité de la gestion des stocks grâce à TimesFM, et Google prévoit de fournir des services pratiques dans le cloud.
Le lancement du modèle TimesFM marque une étape importante pour Google dans le domaine de l'intelligence artificielle et des applications commerciales, offrant aux entreprises des capacités d'analyse et de prévision de données plus précises, les aidant ainsi à obtenir des avantages concurrentiels sur le marché. À l'avenir, les scénarios d'application de TimesFM seront plus étendus et apporteront de la valeur à davantage d'industries.