BigQuery ML ARIMA_PLUS es un modelo de previsión de una variable. Como modelo estadístico, es más rápido para entrenar que un modelo basado en redes neuronales. Recomendamos entrenar un modelo ARIMA_PLUS de BigQuery ML si necesitas realizar muchas iteraciones rápidas de entrenamiento de modelos o si necesitas un modelo de referencia económico para medir otros modelos.
Al igual que Prophet, ARIMA_PLUS de BigQuery ML intenta descomponer cada serie temporal en tendencias, temporadas y días feriados, y produce una previsión mediante la agregación de las inferencias de estos modelos. Sin embargo, una de las muchas diferencias es que ARIMA+ de BQML usa ARIMA para modelar el componente de tendencia, mientras que Prophet intenta ajustar una curva mediante un modelo logístico o lineal por partes.
Google Cloud ofrece una canalización para entrenar un modelo ARIMA_PLUS de BigQuery ML y una canalización para obtener inferencias por lotes a partir de un modelo ARIMA_PLUS de BigQuery ML. Ambas canalizaciones son instancias de canalizaciones de Gemini Enterprise Agent Platform de Google Cloud componentes de canalización (GCPC).
¿Qué sigue?
- Obtén más información sobre BigQuery ML ARIMA_PLUS.
- Obtén información sobre las cuentas de servicio que usa este flujo de trabajo.