Normalización

En el ámbito de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, se refiere a un proceso matemático utilizado para reescalar, transformar o estandarizar datos en un rango más manejable o uniforme. Este procedimiento es clave para garantizar que las diferentes características de los datos no dominen el modelo debido a sus magnitudes variables.

La normalización es crucial cuando se trabajan con algoritmos sensibles a escalas, como aquellos que utilizan distancias entre puntos, por ejemplo, máquinas de vectores soporte (SVM) o algoritmos de agrupamiento como k-means.

Existen diferentes técnicas de normalización, como la min-max normalization, que escala los valores a un rango específico, usualmente entre 0 y 1, y la normalización z-score, que reescala los datos para que posean una media de 0 y desviación estándar de 1.

Su correcta implementación mejora significativamente la velocidad de convergencia de los modelos y la precisión de los resultados, haciendo que el entrenamiento sea más eficiente y robusto al eliminar posibles sesgos causados por las escalas desiguales de los datos.