RT @_vmlops: GOOGLE HAT EIN FOUNDATION-MODELL ENTWICKELT, DAS ZEITREIHEN VORHERSAGT, OHNE MIT IHREN DATEN TRAINIERT WERDEN ZU MÜSSEN. Jeder ML-Ingenieur, den ich kenne, hat Wochen damit verschwendet, diese Pipelines von Grund auf neu aufzubauen: maßgeschneiderte Modelle, Feature Engineering, Hyperparameter-Tuning – und trotzdem versagen sie bei neuen Daten. TimesFM ist ein vortrainiertes Foundation-Modell für Zeitreihen, das auf einem massiven Korpus aus realen Daten trainiert wurde, sodass Sie Ihre historischen Zahlen nicht einspeisen müssen, um Vorhersagen zu erhalten: Verkaufstrends, Energieverbrauch, Bedarfssignale, alle sequenziellen Daten mit einem Zeitstempel. Kein Training. Kein Fine-Tuning. Kein Pipeline-Drama. 200 Millionen Parameter. 16k Context Window. Integrierte Quantil-Vorhersagen. Google gefiel es so gut, dass sie es als offizielles Produkt in BigQuery integriert haben; der Rest von uns hat einfach die Open-Source-Version kostenlos erhalten: github.com/google-research/t…

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