Google의 TimesFM-3 AI 모델, 판매 데이터와 날씨 활용한 예측 분야에서 경쟁 모델 제치고 앞서
Google이 TimesFM-3를 공개했습니다. 이 AI 모델은 일일 판매 실적, 날씨, 할인 일정 등 시계열 데이터를 기반으로 미래 판매량을 예측하며, 세 가지 벤치마크에서 경쟁 모델보다 우수한 성능을 보였습니다.
google research가 일일 판매 수치와 같은 시계열 데이터를 기반으로, 관련 데이터와 알려진 다가올 이벤트를 활용해 미래를 예측하는 ai 모델 timesfm-3를 공개했습니다. timesfm-3는 transformer 아키텍처를 기반으로 구축되었으며, 1조 개 이상의 데이터 포인트로 학습되었습니다. 이 모델은 세 가지 유형의 보조 데이터를 처리하고, 여러 관련 변수를 예측하며, 과거에 대해서만 알려진 요인과 알려진 미래 이벤트를 통합합니다. timesfm-3는 gift-eval, fev-bench, time 세 가지 벤치마크에서 amazon의 chronos-2와 google 자체의 timesfm-2.5를 포함한 경쟁 모델들을 능가합니다. 이 모델은 zero-shot으로 작동하며, 새로운 작업을 위해 추가 학습이 필요하지 않습니다.