Normalizace v předzpracování dat

Normalizace je technika předběžného zpracování dat používaná k přípravě dat pro algoritmy strojového učení. Používá se ke škálování dat v rozsahu 0 až 1. Obecně se používá k normalizaci vstupních vlastností, aby všechny byly na stejném měřítku a algoritmus mohl lépe předpovídat.

Normalizaci lze rozdělit na dva typy: změnu měřítka a standardizaci. Při změně měřítka jsou data škálována mezi 0 a 1. Nové hodnoty dat se vypočítají vydělením každého prvku všemi jeho hodnotami. Při standardizaci jsou data škálována tak, že se od nich odečte průměr každého prvku a výsledek se pak vydělí směrodatnou odchylkou dat.

Jednou z nejběžnějších aplikací normalizace je snížení chybovosti algoritmu strojového učení. To se provádí eliminací odlehlých hodnot a vyvážením dat. Pokud má například datová sada nestejné množství datových bodů v různých třídách, normalizace může snížit rozdíl a umožnit modelu přesně klasifikovat všechny datové body.

Normalizace se také používá ke zlepšení výkonu určitých architektur neuronových sítí, jako jsou konvoluční neuronové sítě (CNN). Normalizace může učinit vstup neuronové sítě konzistentnější a usnadnit interpretaci dat.

Normalizace se využívá i v oblasti vizualizace dat. Normalizací dat je lze vykreslit a porovnávat vedle sebe. To usnadňuje rozpoznání vzorců a trendů v datech a jejich přesnější interpretaci.

Normalizace je mocný nástroj v předzpracování dat, protože pomáhá zlepšit přesnost mnoha algoritmů strojového učení. Je široce používán v různých oblastech včetně vizualizace dat, neuronových sítí a řady dalších algoritmů strojového učení.