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# Algoritmi SageMaker AI integrati senza supervisione
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Amazon SageMaker AI offre diversi algoritmi integrati che possono essere utilizzati per una varietà di attività di apprendimento senza supervisione come clustering, riduzione delle dimensioni, riconoscimento dei modelli e rilevamento anomalie.
+ [IP Insights](ip-insights.md): apprende i modelli di utilizzo degli indirizzi IPv4. È concepito per acquisire associazioni tra indirizzi IPv4 e varie entità, come ID utente o numeri di account.
+ [Algoritmo K-Means](k-means.md): 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.
+ [Algoritmo PCA (Principal Component Analysis)](pca.md): 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.
+ [Algoritmo Random Cut Forest (RCF)](randomcutforest.md): 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 | 
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | 
| 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 | CPU o GPUCommon (singolo dispositivo GPU 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 |