Google은 시계열 예측을 위해 사전 훈련된 모델인 TimesFM 2.0을 출시했습니다. 이는 예측 정확도를 향상하고 인공 지능 분야를 홍보하기 위해 설계된 주요 업데이트입니다. TimesFM 2.0은 오픈소스로 공유되어 연구자와 개발자가 편리하게 사용할 수 있습니다. 이 모델은 최대 2048개 시점까지 단변량 시계열을 처리할 수 있고 모든 예측 기간을 지원하며 강력한 예측 기능을 갖추고 있습니다. 훈련 데이터는 에너지, 교통 등 여러 분야를 다루며 모델에 대한 풍부한 학습 기반을 제공합니다. TimesFM 2.0의 출현으로 시계열 예측의 효율성과 정확성이 크게 향상되고 모든 계층에 더욱 강력한 데이터 분석 도구가 제공될 것입니다.
TimesFM2.0 모델은 강력한 기능을 갖추고 있으며 최대 2048개 시점까지 단변량 시계열 예측을 처리할 수 있으며 모든 예측 시간 범위를 지원합니다.
모델이 최대 컨텍스트 길이인 2048로 훈련되었지만 실제 애플리케이션에서는 더 긴 컨텍스트를 처리할 수 있다는 점은 주목할 가치가 있습니다. 모델은 점 예측에 중점을 두고 있으며, 10개의 분위수 머리가 실험적으로 제공되지만 사전 훈련 후에는 보정되지 않았습니다.
데이터 사전 훈련 측면에서 TimesFM2.0에는 TimesFM1.0의 사전 훈련 세트와 LOTSA의 추가 데이터 세트를 포함하여 여러 데이터 세트의 조합이 포함되어 있습니다. 이러한 데이터 세트는 주거용 전력 부하, 태양광 발전, 교통 흐름 등과 같은 여러 분야를 다루며 모델 교육을 위한 풍부한 기반을 제공합니다.
TimesFM2.0을 통해 사용자는 시계열 예측을 보다 쉽게 수행하고 소매 판매, 주식 동향, 웹사이트 트래픽 및 기타 시나리오, 환경 모니터링, 지능형 교통 및 기타 분야를 포함한 다양한 애플리케이션의 개발을 촉진할 수 있습니다.
모델 입구: https://huggingface.co/google/timesfm-2.0-500m-pytorch
가장 밝은 부분:
TimesFM2.0은 Google이 출시한 새로운 시계열 예측 모델로, 시계열 예측의 정확성 향상에 중점을 두고 있습니다.
이 모델은 최대 2048개 시점까지 예측을 지원하며 모든 예측 기간을 처리할 수 있습니다.
사용자는 예측의 유연성을 향상시키기 위해 다양한 시계열 특성을 기반으로 예측 빈도를 자유롭게 선택할 수 있습니다.
전체적으로, 강력한 기능과 사용 편의성을 갖춘 TimesFM 2.0은 시계열 예측 분야에 새로운 혁신을 가져올 것이며 다양한 산업에서 널리 사용될 것입니다. 앞으로의 개발과 활용이 기대됩니다.