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Algorithmes d' SageMaker IA intégrés non supervisés
Amazon SageMaker AI fournit plusieurs algorithmes intégrés qui peuvent être utilisés pour diverses tâches d'apprentissage non supervisées, telles que le clustering, la réduction des dimensions, la reconnaissance de formes et la détection d'anomalies.
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IP Insights—apprend les modèles d'utilisation des IPv4 adresses. Il est conçu pour capturer les associations entre les IPv4 adresses et diverses entités, telles que les numéros d'utilisateur IDs ou de compte.
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Algorithme des k-moyennes (k-means) : tente de trouver des regroupements discrets au sein des données, au sein desquels les membres d'un groupe sont aussi semblables que possible les uns des autres et aussi différents que possible des membres des autres groupes.
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Algorithme PCA (Principal Component Analysis, analyse en composantes principales) : réduit la dimensionnalité (nombre de fonctions) au sein d'un jeu de données en projetant des points de données sur les premiers composants principaux. L'objectif est de conserver autant d'informations ou de variations que possible. Pour les mathématiciens, les composants principaux sont les vecteurs propres de la matrice de covariance des données.
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Algorithme RCF (Random Cut Forest) : détecte les points de données anormaux d'un jeu de données qui s'écartent de données autrement bien structurées ou calquées.
| Nom de l'algorithme | Nom du canal | Mode d'entrée de l'entraînement | Type de fichier | Classe d'instance | Parallélisable |
|---|---|---|---|---|---|
| IP Insights | train et (facultativement) validation | Fichier | CSV | CPU ou GPU | Oui |
| K-Means | train et (facultativement) test | Fichier ou Tube | recordIO-protobuf ou CSV | CPU ou GPUCommon (un seul périphérique GPU sur une ou plusieurs instances) | Non |
| PCA | train et (facultativement) test | Fichier ou Tube | recordIO-protobuf ou CSV | GPU ou CPU | Oui |
| Random Cut Forest | train et (facultativement) test | Fichier ou Tube | recordIO-protobuf ou CSV | CPU | Oui |
