BigQuery ML ARIMA_PLUS es un modelo de previsión univariante. Como modelo estadístico, se entrena más rápido que un modelo basado en redes neuronales. Te recomendamos que entrenes un modelo ARIMA_PLUS de BigQuery ML si necesitas realizar muchas iteraciones rápidas del entrenamiento de modelos o si necesitas una base de referencia económica para comparar otros modelos.
Al igual que Prophet, BigQuery ML ARIMA_PLUS intenta descomponer cada serie temporal en tendencias, temporadas y festivos, y genera una previsión mediante la agregación de las inferencias de estos modelos. Sin embargo, una de las muchas diferencias es que BQML ARIMA+ usa ARIMA para modelizar el componente de tendencia, mientras que Prophet intenta ajustar una curva mediante un modelo logístico o lineal por tramos.
Google Cloud ofrece una canalización para entrenar un modelo de BigQuery ML ARIMA_PLUS y otra para obtener inferencias por lotes de un modelo de BigQuery ML ARIMA_PLUS. Ambos flujos de procesamiento son instancias de Vertex AI Pipelines de Google Cloud Pipeline Components (GCPC).
Siguientes pasos
- Consulta más información sobre ARIMA_PLUS de BigQuery ML.
- Consulta información sobre las cuentas de servicio que usa este flujo de trabajo.