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BigQuery 時系列予測TimesFM 2.0
Generatived
25/7/16 9:00
BigQuery（アメリカ）は、Google Researchの先端技術を取り入れたTimesFMモデルを組み込み、AI.FORECAST関数を用いた高度な時系列予測を可能にした。このモデルは、計画やサプライチェーン管理など多岐にわたるビジネスシナリオでの精度の高い予測を実現する。
時系列分析は、小売や医療、金融など様々な分野で活用されている。BigQueryは、ARIMA_PLUSモデルとARIMA_PLUS_XREGモデルをサポートしており、新たに開発されたTimesFMは、トレーニング不要で未知のデータセットに対しても予測が可能な「ゼロショット」予測を特徴とする。
BigQueryのTimesFM 2.0は、5億個のパラメータを持ち、BigQueryインフラストラクチャ上で直接推論を実行する。これにより、モデルのトレーニングやエンドポイントの管理などが不要となり、高速かつスケーラブルな予測が可能になる。
例えば、bigquery-public-data.san_francisco_bikeshare.bikeshare_tripsデータセットを用いた予測では、AI.FORECAST関数を使って数百万の時系列を数分で予測できる。TimesFMは使いやすく、多くのビジネス分野で広く適用される一方、特定のパターンや季節性の調整が必要な場合はARIMA_PLUSが適している。現在、BigQueryでTimesFM 2.0モデルはプレビュー版として利用可能だ。
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