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== en construction ==
== Définition ==
TimeFM est un nom propre qui désigne un '''[[modèle fondateur]]''' disponible selon une licence d'innovation libre basé sur l'autoattention ainsi que sur l'encodage positionnel. Il est utilisé comme outil pour la '''[[prévision des séries chronologiques]]''' univariée et il possède d'excellentes capacités de prévision zéro-coup.


== Définition ==
Voir aussi '''[[apprentissage zéro-coup]]''' et  '''[[modèles fondateurs pour les séries chronologiques]]'''
xxxxx


== Français ==
== Français ==
''' XXXXXX'''
''' TimesFM'''
 
Voir aussi '''[[modèles fondateurs pour les séries chronologiques]]'''


== Anglais ==
== Anglais ==
''' TimesFM'''
''' TimesFM'''


''TimesFM is an open-source foundation model and decoder only model based on self-attention and positional encoding. It is used as a tool for univariate time-series forecasting and it has strong zero-shot forecasting capabilities.''


==Sources==
==Sources==
[https://arxiv.org/abs/2403.14735 Source : arxiv]
[https://arxiv.org/abs/2403.14735   Source : arxiv]
 
[https://cloud.google.com/learn/what-is-time-series?hl=en  Source : Google Cloud]
 
[https://vivekupadhyay1.medium.com/timesfm-how-googles-pre-trained-model-can-revolutionize-time-series-forecasting-c0ac2e579d62  Source : Google Research]
 
[https://vivekupadhyay1.medium.com/timesfm-how-googles-pre-trained-model-can-revolutionize-time-series-forecasting-c0ac2e579d62  Source : Medium]
 
 
[[Catégorie:ENGLISH]]




[[Catégorie:vocabulary]]
[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

Dernière version du 4 novembre 2024 à 11:12

Définition

TimeFM est un nom propre qui désigne un modèle fondateur disponible selon une licence d'innovation libre basé sur l'autoattention ainsi que sur l'encodage positionnel. Il est utilisé comme outil pour la prévision des séries chronologiques univariée et il possède d'excellentes capacités de prévision zéro-coup.

Voir aussi apprentissage zéro-coup et modèles fondateurs pour les séries chronologiques

Français

TimesFM

Anglais

TimesFM

TimesFM is an open-source foundation model and decoder only model based on self-attention and positional encoding. It is used as a tool for univariate time-series forecasting and it has strong zero-shot forecasting capabilities.

Sources

Source : arxiv

Source : Google Cloud

Source : Google Research

Source : Medium

Contributeurs: Arianne , wiki