Google Research, çok değişkenli tahminler için TimesFM-3'ü sundu

Google Research, bir trilyondan fazla zaman noktası üzerinde sıfır-örnekli (zero-shot) çok değişkenli tahmin için önceden eğitilmiş, 330 milyon parametreli zaman serisi temel modeli TimesFM-3'ü tanıttı. İlişkili serileri geçmiş ve bilinen gelecek eş değişkenlerle birlikte tek geçişte tahmin ediyor ve Gift-Eval, FEV-Bench ile Time'da önceden eğitilmiş temel modeller arasında üst sıralarda yer alıyor. Ağırlıklar ticari olmayan lisansla GitHub ve Hugging Face'te; BigQuery entegrasyonu yolda. Söz konusu olan TimesFM; Gemini de kripto borsası da değil.

Kaynak: Google Research

Yapay zekâ desteğiyle çevrildi.