谷歌的時間序列預測的基礎模型TimesFM詳解和對比測試

TimesFM是一個為時間序列資料量身定製的大型預訓練模型——一個無需大量再訓練就能提供準確預測的模型。TimesFM有2億引數，並在1000億真實世界時間點上進行了訓練。可以允許額外的協變數作為特徵。

在本文中，我們將介紹模型架構、訓練，並進行實際預測案例研究。將對TimesFM的預測能力進行分析，並將該模型與統計和機器學習模型進行對比。

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