Dimensionamento de recursos

O escalonamento de recursos é uma técnica de pré-processamento usada no aprendizado de máquina para normalizar o intervalo de valores em um recurso de entrada. É um tipo de normalização de dados usado para garantir que todas as variáveis de entrada estejam em uma escala semelhante com valores que variam entre 0 e 1. Essa é uma etapa importante porque os algoritmos de aprendizado de máquina tendem a aprender melhor quando todos os parâmetros permanecem na mesma escala.

O escalonamento de recursos também é conhecido como "normalização de dados" ou apenas "escalonamento". Ele funciona transformando os valores de entrada de seu intervalo original (ou seja, 0-255) em um novo intervalo (ou seja, 0-1). O processo é aplicado a recursos como altura, largura, comprimento etc. para que todos os recursos tenham a mesma importância e o modelo possa interpretá-los melhor.

Os métodos mais comuns de escalonamento são o escalonamento mínimo-máximo ou a padronização (pontuação z). O escalonamento mínimo-máximo transforma todos os valores em um determinado intervalo, geralmente de 0 a 1. A fórmula de transformação para min-max é:

X_scaled = (X - Xmin)/(Xmax - Xmin)

A padronização, por outro lado, redimensiona os dados de modo que a média se torne zero e o desvio padrão seja um. A fórmula de transformação para padronização é:

X_escalonado = (X - μ)/σ

O dimensionamento é frequentemente aplicado durante a fase de pré-processamento de dados, antes do treinamento de um modelo de aprendizado de máquina. Isso ocorre porque alguns modelos podem ser sensíveis ao escalonamento de recursos ou ter requisitos de entrada para que os recursos estejam em um determinado intervalo. O dimensionamento também pode ajudar a melhorar o desempenho de determinados algoritmos, permitindo que eles aprendam com mais eficiência.

Quando o dimensionamento de recursos não é aplicado às entradas, determinados algoritmos de aprendizado de máquina podem não funcionar corretamente. Por exemplo, no k-Nearest Neighbors, para cada amostra no conjunto de dados, é calculada uma distância e todo o conjunto de dados deve permanecer em uma escala semelhante, pois é baseado em distâncias. Isso significa que uma diferença na escala fará com que amostras diferentes sejam tratadas de forma diferente, levando a resultados indesejados.

Em conclusão, o escalonamento de recursos é uma importante técnica de pré-processamento usada no aprendizado de máquina para garantir que todos os parâmetros permaneçam em uma escala semelhante. Ela funciona transformando o intervalo de valores de um recurso de entrada em um novo intervalo de valores, o que pode melhorar o desempenho de alguns algoritmos e impedir que outros funcionem adequadamente.