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# Algoritmos integrados não supervisionados do SageMaker AI
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O Amazon SageMaker AI oferece vários algoritmos integrados que podem ser usados para uma variedade de tarefas de aprendizado não supervisionado, como agrupamento, redução de dimensões, reconhecimento de padrões e detecção de anomalias.
+ [IP Insights](ip-insights.md): aprende os padrões de uso dos endereços IPv4. Ele é projetado para capturar associações entre endereços IPv4 e várias entidades, como IDs de usuários ou números de contas.
+ [Algoritmo k-means](k-means.md): encontra agrupamentos distintos dentro dos dados, em que os membros de um grupo sejam o mais semelhantes possível entre eles e o mais diferentes possível dos membros de outros grupos.
+ [Algoritmo de Análise de componente principal (PCA)](pca.md): reduz a dimensionalidade (número de atributos) em um conjunto de dados projetando pontos de dados nos primeiros componentes principais. O objetivo é reter o máximo possível de informações ou variações. Para matemáticos, os componentes principais são os autovetores da matriz de covariância dos dados.
+ [Algoritmo RCF (Random Cut Forest)](randomcutforest.md): detecta pontos de dados anômalos em um conjunto de dados que divergem de dados bem estruturados ou padronizados.


| Nome do algoritmo | Nome do canal | Modo de entrada do treinamento | Tipo de arquivo | Classe de instância | Paralelizável | 
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | 
| IP Insights | treinamento e (opcionalmente) validação | Arquivo | CSV | CPU ou GPU | Sim | 
| K-Means | treinamento e (opcionalmente) teste | Arquivo ou Pipe | recordIO-protobuf ou CSV | CPU ou GPUCommon (dispositivo de GPU única em uma ou mais instâncias) | Não | 
| PCA | treinamento e (opcionalmente) teste | Arquivo ou Pipe | recordIO-protobuf ou CSV | GPU ou CPU | Sim | 
| Random Cut Forest | treinamento e (opcionalmente) teste | Arquivo ou Pipe | recordIO-protobuf ou CSV | CPU | Sim |