SageMaker Algoritmi integrati per dati tabulari

AutoGluon-Tabulare: un framework AutoML open source che riesce a raggruppare modelli e impilarli su più livelli.

CatBoost: un'implementazione dell'algoritmo alberi potenziati dal gradiente che introduce il potenziamento ordinato e un algoritmo innovativo per l'elaborazione delle funzionalità categoriche.

Algoritmo delle macchine di fattorizzazione: Si tratta di un'estensione di un modello lineare che è stato progettato per acquisire in modo economico le interazioni tra le funzionalità all'interno del set di dati sparsi altamente dimensionali.

Algoritmo K-Nearest Neighbors (k-NN): un metodo non parametrico che utilizza i punti k etichettati più vicini per assegnare un'etichetta a un nuovo punto dati per la classificazione o un valore target previsto sulla base della media dei k punti più vicini per la regressione.

Leggero GBM: un'implementazione dell'algoritmo alberi potenziati dal gradiente che aggiunge due nuove tecniche per migliorare l'efficienza e la scalabilità: Gradient-based One-Side Sampling (GOSS) ed Exclusive Feature Bundling (EFB).

Algoritmo di apprendimento lineare: apprende una funzione lineare per la regressione o una funzione di soglia lineare per la classificazione.

TabTransformer—una nuova architettura di modellazione dei dati tabulare approfondita basata su Transformers. self-attention-based

XGBoostalgoritmo con Amazon SageMaker: un'implementazione dell'algoritmo alberi potenziati dal gradiente che combina un insieme di stime di una serie di modelli più semplici e più deboli.