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O BigQuery ML ARIMA_PLUS é um modelo de previsão univariado. Por ser um modelo estatístico, ele é mais rápido treinar do que um modelo baseado em redes neurais.
Recomendamos treinar um modelo BigQuery ML ARIMA_PLUS quando você precisa executar muitas iterações rápidas de treinamento de modelo ou precisa de um valor de referência econômico para medir outros modelos.
Assim como o Prophet, o BigQuery ML ARIMA_PLUS tenta decompor cada série temporal em tendências, estações e feriados, produzindo uma previsão usando a agregação dessas previsões de modelos. No entanto, uma das muitas diferenças é que
o BQML ARIMA+ usa o ARIMA para modelar o componente de tendência, enquanto o Prophet tenta
ajustar uma curva usando um modelo logístico ou linear parcial.
O Google Cloud oferece um pipeline para treinar um modelo BigQuery ML ARIMA_PLUS e um pipeline para receber previsões em lote de um modelo BigQuery ML ARIMA_PLUS.
Os dois pipelines são instâncias de
Vertex AI Pipelines de
Componentes de Pipeline do Google Cloud (GCPC).