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# Comprensione dell'algoritmo ML utilizzato da Amazon Quick Sight
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| Non è necessaria alcuna esperienza tecnica nell'apprendimento automatico per utilizzare le ML-powered funzionalità di Amazon Quick Sight. Questa sezione si occupa degli aspetti tecnici dell'algoritmo, per coloro che desiderano dettagli su come funziona. Non è necessario leggere queste informazioni per utilizzare le funzionalità.  | 

Amazon Quick Sight utilizza una versione integrata dell'algoritmo Random Cut Forest (RCF). Le sezioni seguenti spiegano cosa significa e come viene utilizzato in Amazon Quick Sight.

Innanzitutto analizziamo la terminologia utilizzata: 
+ Anomalia: qualcosa che è caratterizzato dalla differenza rispetto alla maggior parte delle altre cose nello stesso campione. Conosciuta anche come un outlier, un'eccezione, una deviazione e così via.
+ Punto dati: un'unità discreta, o semplicemente una riga, in un set di dati. Tuttavia, una riga può avere più punti dati se si utilizza una misura su dimensioni diverse.
+ Albero delle decisioni: un modo di visualizzare il processo decisionale dell'algoritmo che valuta modelli nei dati.
+ Previsione: una previsione del comportamento futuro in base al comportamento passato e presente.
+ Modello: una rappresentazione matematica dell'algoritmo o ciò che l'algoritmo apprende.
+ Stagionalità: i comportamenti ripetitivi che si verificano ciclicamente nei dati delle serie temporali.
+ Serie temporali: un set ordinato di dati relativi a orario o data in un campo o in una colonna.

**Topics**
+ [Qual è la differenza tra rilevamento delle anomalie e previsione?](difference-between-anomaly-detection-and-forecasting.md)
+ [Che cos'è un RCF?](what-is-random-cut-forest.md)
+ [Applicazione dell'algoritmo RCF per rilevare le anomalie](how-does-rcf-detect-anomalies.md)
+ [Applicazione dell'algoritmo RCF per generare le previsioni](how-does-rcf-generate-forecasts.md)
+ [Riferimenti per machine learning e RCF](learn-more-about-machine-learning-and-rcf.md)