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教師なし組み込み SageMaker AI アルゴリズム
Amazon SageMaker AI には、クラスタリング、次元削減、パターン認識、異常検出など、さまざまな教師なし学習タスクに使用できる組み込みアルゴリズムがいくつか用意されています。
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IP Insights - IPv4 アドレスの使用パターンを学習します。このアルゴリズムは、IPv4 アドレスと、ユーザー ID やアカウント番号などの各種エンティティとの間の関連付けをキャプチャするように設計されています。
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K-Means アルゴリズム - 1 つのグループのメンバーができるだけ互いに類似し、他のグループのメンバーとできるだけ異なる離散グループをデータ内に見つけます。
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主成分分析法 (PCA) アルゴリズム - データポイントを最初のいくつかの主成分に射影することにより、データセット内の次元 (特徴の数) を縮退させます。目的は、できるだけ多くの情報やバリエーションを保持することです。数学者の場合、主成分はデータの共分散行列の固有ベクトルです。
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ランダムカットフォレスト (RCF) アルゴリズム - その他の高度に構造化またはパターン化されたデータとは異なるデータセット内の異常なデータポイントを検出します。
| アルゴリズム名 | チャンネル名 | トレーニング入力モード | ファイルタイプ | インスタンスクラス | 並列処理可能 |
|---|---|---|---|---|---|
| IP Insights | トレーニング、および (オプションで) 検証 | ファイル | CSV | CPU または GPU | はい |
| K-Means | トレーニングおよび (オプションで) テスト | ファイルまたはパイプ | recordIO-protobuf または CSV | CPU または GPUCommon (1 つ以上のインスタンス上の単一の GPU デバイス) | いいえ |
| PCA | トレーニングおよび (オプションで) テスト | ファイルまたはパイプ | recordIO-protobuf または CSV | GPU または CPU | はい |
| ランダムカットフォレスト | トレーニングおよび (オプションで) テスト | ファイルまたはパイプ | recordIO-protobuf または CSV | CPU | はい |
