Normalisation dans le prétraitement des données

La normalisation est une technique de prétraitement des données utilisée pour préparer les données aux algorithmes d'apprentissage automatique. Elle est généralement utilisée pour normaliser les caractéristiques d'entrée afin qu'elles soient toutes sur la même échelle et que l'algorithme puisse faire de meilleures prédictions.

La normalisation peut être divisée en deux types : la remise à l'échelle et la standardisation. Dans le cas de la remise à l'échelle, les données sont mises à l'échelle entre 0 et 1. Les nouvelles valeurs des données sont calculées en divisant chaque caractéristique par l'ensemble de ses valeurs. Dans la normalisation, les données sont mises à l'échelle en soustrayant la moyenne de chaque caractéristique à elle-même, puis en divisant le résultat par l'écart-type des données.

L'une des applications les plus courantes de la normalisation consiste à réduire le taux d'erreur d'un algorithme d'apprentissage automatique. Cela se fait en éliminant les valeurs aberrantes et en équilibrant les données. Par exemple, si un ensemble de données comporte un nombre inégal de points de données dans différentes classes, la normalisation peut réduire la différence et permettre au modèle de classer tous les points de données avec précision.

La normalisation est également utilisée pour améliorer les performances de certaines architectures de réseaux neuronaux, telles que les réseaux neuronaux convolutifs (CNN). La normalisation peut rendre l'entrée d'un réseau neuronal plus cohérente et faciliter l'interprétation des données.

La normalisation est également utilisée dans le domaine de la visualisation des données. En normalisant les données, il est possible de les représenter et de les comparer côte à côte. Il est ainsi plus facile de repérer les modèles et les tendances dans les données et de les interpréter avec plus de précision.

La normalisation est un outil puissant de prétraitement des données, car elle permet d'améliorer la précision de nombreux algorithmes d'apprentissage automatique. Elle est largement utilisée dans divers domaines, notamment la visualisation des données, les réseaux neuronaux et divers autres algorithmes d'apprentissage automatique.