

Timesfm 2.0 500m Pytorch
紹介 :
TimesFMは、Google Researchが開発した、時系列予測タスク向けの事前学習済み時系列予測モデルです。複数のデータセットで事前学習されており、様々な頻度と長さの時系列データを処理できます。主な利点として、高性能、高い拡張性、使いやすさが挙げられます。金融、気象、エネルギーなど、時系列データの正確な予測が必要な様々な用途に適しています。Hugging Faceプラットフォームで無料で提供されており、ユーザーは簡単にダウンロードして使用できます。
ターゲットユーザー :
このモデルは、金融アナリスト、気象学者、エネルギープランナーなど、時系列予測を行う必要があるユーザーや企業に適しています。将来のトレンドを正確に予測して意思決定を支援する必要があるユーザーにとって、TimesFMは強力なツールとなります。
使用シナリオ
金融分野:株価、為替レートなどの金融時系列データを予測し、投資家がより賢明な意思決定を行う支援をします。
気象分野:気温、降雨量などの気象データを予測し、気象予報を支援します。
エネルギー分野:電力需要、エネルギー消費量などのデータを予測し、エネルギー企業の資源計画を支援します。
製品特徴
単変量時系列予測をサポートし、最大2048個のデータポイントのコンテキストを処理できます。
10個の分位数ヘッドを提供し、予測の不確実性の推定を生成します。
高頻度、中頻度、低頻度を含む、様々な頻度時系列データを処理できます。
PyTorchで実装されており、既存のPyTorchワークフローとの統合が容易です。
APIをサポートしており、配列入力またはpandas DataFrameから予測を行うことができます。
使用チュートリアル
1. Hugging Faceモデルページにアクセスし、TimesFMモデルをダウンロードします。
2. timesfmライブラリをインストールし、GitHubの指示に従って操作します。
3. timesfmライブラリをインポートし、モデルを初期化して、事前学習済みチェックポイントを読み込みます。
4. 時系列データを準備し、データ形式がモデルの要件を満たしていることを確認します。
5. `tfm.forecast()`または`tfm.forecast_on_df()`メソッドを使用して予測を実行します。
6. 予測結果を分析し、必要に応じて後処理を行います。
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