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Algoritmi di intelligenza artificiale integrati SageMaker non supervisionati
Amazon SageMaker AI offre diversi algoritmi integrati che possono essere utilizzati per una varietà di attività di apprendimento senza supervisione come il clustering, la riduzione delle dimensioni, il riconoscimento di schemi e il rilevamento di anomalie.
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IP Insights—apprende i modelli di utilizzo degli indirizzi. IPv4 È progettato per acquisire associazioni tra IPv4 indirizzi e varie entità, come numeri di utente IDs o di account.
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Algoritmo K-Means: trova raggruppamenti discreti all'interno di dati, dove i membri di un gruppo sono il più possibile simili l'uno all'altro e il più possibile diversi dai membri di altri gruppi.
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Algoritmo di analisi dei componenti principali (PCA): riduce la dimensionalità (numero di funzionalità) all'interno di un set di dati proiettando i punti dati sui primi componenti principali. L'obiettivo è conservare quante più informazioni o variazioni possibili. Per i matematici, i componenti principali sono gli autovettori della matrice di covarianza dei dati.
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Algoritmo Random Cut Forest (RCF): rileva punti dati anomali all'interno di un set di dati che divergono da dati altrimenti ben strutturati o modellati.
Nome algoritmo | Nome canale | Modalità di input per l'addestramento | Tipo di file | Classe di istanza | Parallelizzabile |
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IP Insights | addestramento e (facoltativamente) convalida | File | CSV | CPU o GPU | Sì |
K-Means | addestrare e (facoltativamente) testare | File o Pipe | Recordio-protobuf o CSV | CPUo GPUCommon (GPUdispositivo singolo su una o più istanze) | No |
PCA | addestrare e (facoltativamente) testare | File o Pipe | Recordio-protobuf o CSV | GPU o CPU | Sì |
Random Cut Forest | addestrare e (facoltativamente) testare | File o Pipe | Recordio-protobuf o CSV | CPU | Sì |