Chuẩn hóa trong tiền xử lý dữ liệu

Chuẩn hóa là một kỹ thuật tiền xử lý dữ liệu được sử dụng để chuẩn bị dữ liệu cho các thuật toán học máy. Nó được sử dụng để chia tỷ lệ dữ liệu trong phạm vi từ 0 đến 1. Nó thường được sử dụng để chuẩn hóa các tính năng đầu vào sao cho tất cả chúng đều có cùng tỷ lệ và thuật toán có thể đưa ra dự đoán tốt hơn.

Chuẩn hóa có thể được chia thành hai loại: thay đổi tỷ lệ và tiêu chuẩn hóa. Khi thay đổi tỷ lệ, dữ liệu được chia tỷ lệ từ 0 đến 1. Các giá trị mới của dữ liệu được tính bằng cách chia từng tính năng cho tất cả các giá trị của nó. Trong tiêu chuẩn hóa, dữ liệu được chia tỷ lệ bằng cách trừ giá trị trung bình của từng đặc điểm cho chính nó và sau đó chia kết quả cho độ lệch chuẩn của dữ liệu.

Một trong những ứng dụng phổ biến nhất của chuẩn hóa là giảm tỷ lệ lỗi của thuật toán học máy. Điều này được thực hiện bằng cách loại bỏ các ngoại lệ và cân bằng dữ liệu. Ví dụ: nếu một tập dữ liệu có số lượng điểm dữ liệu không bằng nhau ở các lớp khác nhau thì việc chuẩn hóa có thể làm giảm sự khác biệt và cho phép mô hình phân loại chính xác tất cả các điểm dữ liệu.

Chuẩn hóa cũng được sử dụng để cải thiện hiệu suất của một số kiến trúc mạng thần kinh nhất định như Mạng thần kinh chuyển đổi (CNN). Chuẩn hóa có thể làm cho đầu vào của mạng thần kinh nhất quán hơn và giúp diễn giải dữ liệu dễ dàng hơn.

Chuẩn hóa cũng được sử dụng trong lĩnh vực trực quan hóa dữ liệu. Bằng cách chuẩn hóa dữ liệu, nó có thể được vẽ và so sánh cạnh nhau. Điều này giúp dễ dàng phát hiện các mẫu và xu hướng trong dữ liệu cũng như diễn giải dữ liệu đó chính xác hơn.

Chuẩn hóa là một công cụ mạnh mẽ trong tiền xử lý dữ liệu vì nó giúp cải thiện độ chính xác của nhiều thuật toán học máy. Nó được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực bao gồm trực quan hóa dữ liệu, mạng lưới thần kinh và nhiều thuật toán học máy khác.