Google משתמשת בטכנולוגיית AI כדי לתרגם תוכן לשפה המועדפת עליך. בתרגומים כאלו עשויות להיות שגיאות.
חיזוי באמצעות ARIMA+
BigQuery
ML ARIMA_PLUS
הוא מודל חד-משתני לחיזוי. כמודל סטטיסטי, האימון שלו מהיר יותר מאימון של מודל שמבוסס על רשתות עצביות.
מומלץ לאמן מודל ARIMA_PLUS של BigQuery ML אם צריך לבצע הרבה איטרציות מהירות של אימון מודלים, או אם צריך בסיס השוואה זול למדידה של מודלים אחרים.
בדומה ל-Prophet, BigQuery ML ARIMA_PLUS מנסה לפרק כל סדרת זמן למגמות, לעונות ולחגים, ומפיק תחזית באמצעות צבירה של ההסקות של המודלים האלה. אחד ההבדלים הרבים הוא שב-BQML ARIMA+ נעשה שימוש ב-ARIMA כדי ליצור מודל של רכיב המגמה, ואילו ב-Prophet נעשה ניסיון להתאים עקומה באמצעות מודל לוגיסטי או ליניארי מקוטע.
Cloud de Confiance by S3NS כולל פייפליין לאימון מודל BigQuery ML ARIMA_PLUS ופייפליין לקבלת מסקנות (inferences) של אצווה ממודל BigQuery ML ARIMA_PLUS.
שני צינורות הנתונים הם מופעים של Gemini Enterprise Agent Platform Pipelines מתוך Cloud de Confiance by S3NS Pipeline Components (GCPC).
המאמרים הבאים
אלא אם צוין אחרת, התוכן של דף זה הוא ברישיון Creative Commons Attribution 4.0 ודוגמאות הקוד הן ברישיון Apache 2.0. לפרטים, ניתן לעיין במדיניות האתר Google Developers. Java הוא סימן מסחרי רשום של חברת Oracle ו/או של השותפים העצמאיים שלה.
עדכון אחרון: 2026-10-15 (שעון UTC).
[[["התוכן קל להבנה","easyToUnderstand","thumb-up"],["התוכן עזר לי לפתור בעיה","solvedMyProblem","thumb-up"],["סיבה אחרת","otherUp","thumb-up"]],[["חסרים לי מידע או פרטים","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["התוכן מורכב מדי או עם יותר מדי שלבים","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["התוכן לא עדכני","outOfDate","thumb-down"],["בעיה בתרגום","translationIssue","thumb-down"],["בעיה בדוגמאות/בקוד","samplesCodeIssue","thumb-down"],["סיבה אחרת","otherDown","thumb-down"]],["עדכון אחרון: 2026-10-15 (שעון UTC)."],[],[]]
