Logarithmic Scaling (Escalado Logarítmico)

Técnica utilizada para transformar datos numéricos mediante la aplicación de una función logarítmica, comprimiendo o escalando valores que abarcan rangos amplios.

En el contexto de inteligencia artificial y machine learning, este método resulta útil para gestionar características con distribuciones de datos sesgadas o exponenciales.

Permite reducir la influencia de valores atípicos y facilita la convergencia de algoritmos de aprendizaje en modelos que son sensibles a la magnitud de las entradas.

Es comúnmente aplicado en tareas como regresión, clasificación y preprocesamiento de datos en general.

El escalado logarítmico es especialmente beneficioso al trabajar con redes neuronales, en donde una representación más equilibrada de los datos puede acelerar el entrenamiento y mejorar la precisión del modelo.