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        • Rilevamento di anomalie con una serie temporale multivariata
      • Modelli importati e remoti
        • Elaborare previsioni con i modelli TensorFlow importati
        • Eseguire previsioni con i modelli scikit-learn in formato ONNX
        • Effettuare previsioni con modelli PyTorch in formato ONNX
        • Effettuare previsioni con modelli remoti su Vertex AI
      • Ottimizzazione di iperparametri
        • Migliorare le prestazioni del modello con l'ottimizzazione degli iperparametri
      • Esportazione modelli
        • Esportare un modello BigQuery ML per la previsione online
  • Serie temporale
    • Panoramica
    • Percorsi dell'utente end-to-end per i modelli di previsione
    • Tutorial
      • Prevedere una singola serie temporale con un modello ARIMA_PLUS univariato
      • Prevedere più serie temporali con un modello ARIMA_PLUS univariato
      • Prevedere le serie temporali con un modello univariato TimesFM
      • Eseguire la scalabilità di un modello ARIMA_PLUS univariabile a milioni di serie temporali
      • Prevedere una singola serie temporale con un modello multivariato
      • Prevedere più serie temporali con un modello multivariato
      • Utilizzare le festività personalizzate con un modello ARIMA_PLUS univariabile
      • Limitare i valori previsti per un modello ARIMA_PLUS univariabile
      • Prevedere serie temporali gerarchiche con un modello univariato ARIMA_PLUS
  • Analisi aumentata
    • Analisi del contributo
    • Tutorial
      • Ottenere approfondimenti sui dati dall'analisi del contributo utilizzando una metrica sommabile
      • Ottenere approfondimenti sui dati dall'analisi del contributo utilizzando una metrica di rapporto sommabile
  • Lavorare con i modelli
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    • Recupero metadati modello
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      • Aggiornare le proprietà del set di dati