Normalización en el preprocesamiento de datos

La normalización es una técnica de preprocesamiento de datos que se utiliza para preparar los datos para los algoritmos de aprendizaje automático. Se utiliza para escalar los datos en el rango de 0 a 1. Generalmente se utiliza para normalizar las características de entrada para que todas estén en la misma escala y el algoritmo pueda hacer mejores predicciones.

La normalización puede dividirse en dos tipos: reescalado y normalización. En el reescalado, los datos se escalan entre 0 y 1. Los nuevos valores de los datos se calculan dividiendo cada característica por todos sus valores. En la normalización, los datos se escalan restando la media de cada característica de sí misma y dividiendo el resultado por la desviación estándar de los datos.

Una de las aplicaciones más comunes de la normalización es reducir la tasa de error de un algoritmo de aprendizaje automático. Esto se consigue eliminando los valores atípicos y equilibrando los datos. Por ejemplo, si un conjunto de datos tiene una cantidad desigual de puntos de datos en diferentes clases, la normalización puede reducir la diferencia y permitir que el modelo clasifique todos los puntos de datos con precisión.

La normalización también se utiliza para mejorar el rendimiento de determinadas arquitecturas de redes neuronales, como las redes neuronales convolucionales (CNN). La normalización puede hacer que la entrada de una red neuronal sea más coherente y facilitar la interpretación de los datos.

La normalización también se utiliza en el ámbito de la visualización de datos. Al normalizar los datos, se pueden trazar y comparar unos con otros. Así es más fácil detectar patrones y tendencias en los datos e interpretarlos con mayor precisión.

La normalización es una herramienta poderosa en el preprocesamiento de datos, ya que ayuda a mejorar la precisión de muchos algoritmos de aprendizaje automático. Se utiliza ampliamente en diversas áreas, como la visualización de datos, las redes neuronales y otros algoritmos de aprendizaje automático.