Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés.
Para obtener más información sobre el machine learning y este algoritmo, sugerimos los siguientes recursos:
-
En el artículo Robust Random Cut Forest (RRCF): A No Math Explanation
se ofrece una explicación lúcida sin las ecuaciones matemáticas. -
El libro The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, Second Edition (Springer Series in Statistics)
constituye una base sólida para el machine learning. -
Random Cut Forest Based Anomaly Detection On Streams
, un documento técnico académico que examina en profundidad los aspectos técnicos de la previsión y la detección de anomalías con ejemplos.
En otros AWS servicios aparece un enfoque diferente del RCF. Si desea saber cómo se utiliza el RCF en otros servicios, consulte los siguientes temas:
-
Amazon Managed Service para Apache Flink Referencia de SQL: RANDOM_CUT_FOREST y RANDOM_CUT_FOREST_WITH_EXPLANATION
-
Guía para SageMaker desarrolladores de Amazon: algoritmo Random Cut Forest (RCF). Este enfoque también se explica en The Random Cut Forest Algorithm
, un capítulo de Machine Learning for Business (octubre de 2018).
