ARIMA+를 사용한 예측

BigQuery ML ARIMA_PLUS는 일변량 예측 모델입니다. 통계 모델은 신경망 기반 모델보다 학습 속도가 빠릅니다. 모델 학습을 여러 번 빠르게 반복해야 하거나 다른 모델을 측정하기 위한 경제적인 기준이 필요한 경우 BigQuery ML ARIMA_PLUS 모델을 학습시키는 것이 좋습니다.

Prophet과 마찬가지로 BigQuery ML ARIMA_PLUS는 각 시계열을 트렌드, 계절, 공휴일로 분할하고 이러한 모델의 예측 집계를 사용하여 예측을 생성하려고 시도합니다. 하지만 여러 차이점 중 하나는 BQML ARIMA+가 ARIMA를 사용하여 트렌드 구성요소를 모델링하는 반면 Prophet은 개별 로지스틱 또는 선형 모델을 사용하여 곡선에 맞추려 시도한다는 점입니다.

Google Cloud는 BigQuery ML ARIMA_PLUS 모델을 학습시키기 위한 파이프라인과 BigQuery ML ARIMA_PLUS 모델에서 일괄 예측을 수행하기 위한 파이프라인을 제공합니다. 두 파이프라인 모두 Google Cloud 파이프라인 구성요소(GCPC)의 Vertex AI Pipelines의 인스턴스입니다.

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