TimesFM : 時系列予測の基盤モデル

Googleの開発した時系列予測の基盤モデルであるTimesFMの紹介です。BigQuery MLに組み込まれています。

TimesFMの概要

TimesFMはGoogleが2023年10月に公開した、時系列予測の基盤モデルです。様々な時系列データセットで事前学習することで、0ショットで時系列予測を行います。BigQuery MLに組み込まれています。

GitHub - google-research/timesfm: TimesFM (Time Series Foundation Model) is a pretrained…TimesFM (Time Series Foundation Model) is a pretrained time-series foundation model developed by Google Research for…github.com

A decoder-only foundation model for time-series forecastingMotivated by recent advances in large language models for Natural Language Processing (NLP), we design a time-series…arxiv.org

TimesFMの利用例

TimesFMモデルは、多くの実世界のデータセットから数十億のタイムポイントで事前にトレーニングされた時系列予測用の基盤モデルです。そのため、多くのドメインにわたる新しい予測データセットに適用できます。独自のモデルを作成してトレーニングすることなく予測を実行することができます。

TimesFM モデル | BigQuery | Google Cloud Documentationフィードバックを送信コレクションでコンテンツを整理必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。このドキュメントでは、BigQuery ML の組み込み TimesFM 時系列予測モデルについて説明します。組み込みの…docs.cloud.google.com

TimesFMを予測値として、差分を計算することで、異常検知に使用することも可能です。

The AI.DETECT_ANOMALIES function | BigQuery | Google Cloud DocumentationEdit descriptiondocs.cloud.google.com

TimesFMのアーキテクチャ

TimesFMは、Decoder-onlyのTransformerを使用しています。時系列データをパッチに分解して、トークン化します。

TimesFMの学習に使用されたデータセットの一覧です。非常に大規模なデータで学習されており、汎用的な時系列予測を獲得しています。

TimesFMを使用する

ailia SDKでTimesFMを使用するには、下記のコマンドを使用します。csvのデータを読み込み、予測結果を画像ファイルに保存します。csvは行方向に時間方向のデータを格納し、列の名前はtargetオプションで指定します。

python3 timesfm.py --input ETTh1.csv --savepath output.png --target OT

出力例は下記となります。

ailia-models/time_series_forecasting/timesfm at master · ailia-ai/ailia-modelsThe collection of pre-trained, state-of-the-art AI models for ailia SDK - ailia-models/time_series_forecasting/timesfm…github.com

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