Normalisatie in gegevensvoorbewerking

Normalisatie is een techniek voor het voorbewerken van gegevens die wordt gebruikt om gegevens voor te bereiden voor algoritmen voor machinaal leren. Het wordt gebruikt om gegevens te schalen in het bereik van 0 tot 1. Het wordt over het algemeen gebruikt om de inputkenmerken te normaliseren zodat ze allemaal op dezelfde schaal zitten en het algoritme betere voorspellingen kan doen.

Normalisatie kan worden onderverdeeld in twee soorten: herschalen en standaardiseren. Bij herschaling worden de gegevens geschaald tussen 0 en 1. De nieuwe waarden van de gegevens worden berekend door elk kenmerk te delen door al zijn waarden. Bij standaardisatie worden de gegevens geschaald door het gemiddelde van elk kenmerk van zichzelf af te trekken en het resultaat vervolgens te delen door de standaardafwijking van de gegevens.

Een van de meest voorkomende toepassingen van normalisatie is het verminderen van de foutmarge van een algoritme voor machinaal leren. Dit wordt gedaan door uitschieters te elimineren en de gegevens in evenwicht te brengen. Als een dataset bijvoorbeeld een ongelijk aantal datapunten in verschillende klassen heeft, kan normalisatie het verschil verkleinen zodat het model alle datapunten nauwkeurig kan classificeren.

Normalisatie wordt ook gebruikt om de prestaties van bepaalde neurale netwerkarchitecturen zoals Convolutionele Neurale Netwerken (CNN's) te verbeteren. Normalisatie kan de invoer van een neuraal netwerk consistenter maken en het gemakkelijker maken om de gegevens te interpreteren.

Normalisatie wordt ook gebruikt op het gebied van gegevensvisualisatie. Door de gegevens te normaliseren, kunnen ze naast elkaar worden uitgezet en vergeleken. Dit maakt het makkelijker om patronen en trends in gegevens te ontdekken en ze nauwkeuriger te interpreteren.

Normalisatie is een krachtig hulpmiddel bij het voorbewerken van gegevens omdat het de nauwkeurigheid van veel algoritmen voor machinaal leren helpt verbeteren. Het wordt veel gebruikt op verschillende gebieden, waaronder datavisualisatie, neurale netwerken en verschillende andere algoritmen voor machinaal leren.