O Google lançou o TimesFM 2.0, um modelo pré-treinado para previsão de séries temporais, uma atualização importante projetada para melhorar a precisão das previsões e promover o campo da inteligência artificial. O TimesFM 2.0 é compartilhado por meio de código aberto e é conveniente para uso por pesquisadores e desenvolvedores. O modelo pode lidar com séries temporais univariadas de até 2.048 pontos no tempo, suporta qualquer intervalo de tempo de previsão e possui fortes recursos de previsão. Seus dados de treinamento cobrem vários campos, como energia, transporte, etc., fornecendo uma base de aprendizagem rica para o modelo. O surgimento do TimesFM 2.0 melhorará significativamente a eficiência e a precisão da previsão de séries temporais e fornecerá ferramentas de análise de dados mais poderosas para todas as esferas da vida.
O modelo TimesFM2.0 possui funções poderosas e pode lidar com previsões de séries temporais univariadas de até 2.048 pontos no tempo e oferece suporte a qualquer intervalo de tempo de previsão.
Vale ressaltar que embora o modelo seja treinado com comprimento máximo de contexto de 2.048, em aplicações práticas, contextos mais longos podem ser processados. O modelo se concentra na previsão de pontos, enquanto 10 cabeças de quantis são fornecidas experimentalmente, mas não foram calibradas após o pré-treinamento.
Em termos de pré-treinamento de dados, o TimesFM2.0 contém uma combinação de vários conjuntos de dados, incluindo o conjunto de pré-treinamento do TimesFM1.0 e conjuntos de dados adicionais do LOTSA. Esses conjuntos de dados cobrem vários campos, como carga elétrica residencial, geração de energia solar, fluxo de tráfego, etc., fornecendo uma base rica para o treinamento de modelos.
Através do TimesFM2.0, os usuários podem realizar previsões de séries temporais com mais facilidade e promover o desenvolvimento de diversas aplicações, incluindo vendas no varejo, tendências de estoque, tráfego de sites e outros cenários, monitoramento ambiental e transporte inteligente e outros campos.
Entrada do modelo: https://huggingface.co/google/timesfm-2.0-500m-pytorch
Destaque:
TimesFM2.0 é um novo modelo de previsão de série temporal lançado pelo Google, com foco em melhorar a precisão da previsão de série temporal.
O modelo suporta previsões de até 2.048 pontos no tempo e pode lidar com qualquer intervalo de tempo de previsão.
Os usuários podem escolher livremente a frequência de previsão com base em diferentes características da série temporal para melhorar a flexibilidade da previsão.
Em suma, o TimesFM 2.0, com suas funções poderosas e facilidade de uso, trará novos avanços no campo da previsão de séries temporais e será amplamente utilizado em vários setores. Ansioso para seu desenvolvimento e aplicação no futuro.