Normalização no pré-processamento de dados

A normalização é uma técnica de pré-processamento de dados usada para preparar os dados para os algoritmos de aprendizado de máquina. Geralmente, ela é usada para normalizar os recursos de entrada para que todos estejam na mesma escala e o algoritmo possa fazer previsões melhores.

A normalização pode ser dividida em dois tipos: redimensionamento e padronização. No reescalonamento, os dados são escalonados entre 0 e 1. Os novos valores dos dados são calculados dividindo-se cada característica por todos os seus valores. Na padronização, os dados são dimensionados subtraindo-se a média de cada característica e, em seguida, dividindo o resultado pelo desvio padrão dos dados.

Uma das aplicações mais comuns da normalização é reduzir a taxa de erro de um algoritmo de aprendizado de máquina. Isso é feito eliminando os outliers e equilibrando os dados. Por exemplo, se um conjunto de dados tiver uma quantidade desigual de pontos de dados em classes diferentes, a normalização pode reduzir a diferença e permitir que o modelo classifique todos os pontos de dados com precisão.

A normalização também é usada para melhorar o desempenho de determinadas arquiteturas de redes neurais, como as redes neurais convolucionais (CNNs). A normalização pode tornar a entrada de uma rede neural mais consistente e facilitar a interpretação dos dados.

A normalização também é usada na área de visualização de dados. Ao normalizar os dados, eles podem ser plotados e comparados lado a lado. Isso facilita a identificação de padrões e tendências nos dados e sua interpretação com mais precisão.

A normalização é uma ferramenta poderosa no pré-processamento de dados, pois ajuda a melhorar a precisão de muitos algoritmos de aprendizado de máquina. Ela é amplamente usada em diversas áreas, incluindo visualização de dados, redes neurais e vários outros algoritmos de aprendizado de máquina.