ഡാറ്റ പ്രീപ്രോസസിംഗിലെ നോർമലൈസേഷൻ

മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങൾക്കായി ഡാറ്റ തയ്യാറാക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു ഡാറ്റ പ്രീപ്രോസസിംഗ് ടെക്നിക്കാണ് നോർമലൈസേഷൻ. ഡാറ്റയെ 0 മുതൽ 1 വരെയുള്ള ശ്രേണിയിലേക്ക് സ്കെയിൽ ചെയ്യാൻ ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഇൻപുട്ട് ഫീച്ചറുകൾ നോർമലൈസ് ചെയ്യാൻ ഇത് സാധാരണയായി ഉപയോഗിക്കുന്നു, അതിനാൽ അവയെല്ലാം ഒരേ സ്കെയിലിൽ ആയിരിക്കുകയും അൽഗോരിതം മികച്ച പ്രവചനങ്ങൾ നടത്തുകയും ചെയ്യും.

നോർമലൈസേഷനെ രണ്ട് തരങ്ങളായി തിരിക്കാം: റീസ്കെയിലിംഗ്, സ്റ്റാൻഡേർഡൈസേഷൻ. റീസ്‌കെയിലിംഗിൽ, ഡാറ്റ 0-നും 1-നും ഇടയിലാണ് സ്കെയിൽ ചെയ്യുന്നത്. ഓരോ ഫീച്ചറിനെയും അതിന്റെ എല്ലാ മൂല്യങ്ങളും കൊണ്ട് ഹരിച്ചാണ് ഡാറ്റയുടെ പുതിയ മൂല്യങ്ങൾ കണക്കാക്കുന്നത്. സ്റ്റാൻഡേർഡൈസേഷനിൽ, ഓരോ സവിശേഷതയുടെയും ശരാശരി അതിൽ നിന്ന് കുറച്ചതിനുശേഷം ഡാറ്റയുടെ സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡീവിയേഷൻ ഉപയോഗിച്ച് ഫലത്തെ ഹരിച്ചാണ് ഡാറ്റ സ്കെയിൽ ചെയ്യുന്നത്.

ഒരു മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതത്തിന്റെ പിശക് നിരക്ക് കുറയ്ക്കുക എന്നതാണ് നോർമലൈസേഷന്റെ ഏറ്റവും സാധാരണമായ പ്രയോഗങ്ങളിലൊന്ന്. ഔട്ട്‌ലൈയറുകൾ ഒഴിവാക്കി ഡാറ്റ ബാലൻസ് ചെയ്തുകൊണ്ടാണ് ഇത് ചെയ്യുന്നത്. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ഡാറ്റാസെറ്റിന് വ്യത്യസ്ത ക്ലാസുകളിൽ അസമമായ ഡാറ്റാ പോയിന്റുകൾ ഉണ്ടെങ്കിൽ, നോർമലൈസേഷൻ വ്യത്യാസം കുറയ്ക്കുകയും എല്ലാ ഡാറ്റാ പോയിന്റുകളും കൃത്യമായി വർഗ്ഗീകരിക്കാൻ മോഡലിനെ അനുവദിക്കുകയും ചെയ്യും.

കൺവല്യൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ (സിഎൻഎൻ) പോലുള്ള ചില ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്ക് ആർക്കിടെക്ചറുകളുടെ പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും നോർമലൈസേഷൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു. നോർമലൈസേഷൻ ഒരു ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കിന്റെ ഇൻപുട്ട് കൂടുതൽ സ്ഥിരതയുള്ളതാക്കുകയും ഡാറ്റ വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നത് എളുപ്പമാക്കുകയും ചെയ്യും.

ഡാറ്റാ ദൃശ്യവൽക്കരണ മേഖലയിലും നോർമലൈസേഷൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഡാറ്റ നോർമലൈസ് ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, അത് പ്ലോട്ട് ചെയ്യാനും പരസ്പരം താരതമ്യം ചെയ്യാനും കഴിയും. ഡാറ്റയിലെ പാറ്റേണുകളും ട്രെൻഡുകളും കണ്ടെത്തുന്നതും കൂടുതൽ കൃത്യമായി വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നതും ഇത് എളുപ്പമാക്കുന്നു.

നിരവധി മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങളുടെ കൃത്യത മെച്ചപ്പെടുത്താൻ സഹായിക്കുന്നതിനാൽ ഡാറ്റ പ്രീപ്രോസസിംഗിലെ ഒരു ശക്തമായ ഉപകരണമാണ് നോർമലൈസേഷൻ. ഡാറ്റ വിഷ്വലൈസേഷൻ, ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ, മറ്റ് വിവിധ മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങൾ എന്നിവയുൾപ്പെടെ വിവിധ മേഖലകളിൽ ഇത് വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്നു.