Operación de Normalización

La normalización en el ámbito de la inteligencia artificial y el machine learning es un proceso matemático utilizado para escalar y transformar los datos a un rango específico, generalmente entre 0 y 1 o -1 y 1, sin alterar la relación o distribución general entre ellos.

Este procedimiento facilita que los algoritmos de aprendizaje automático funcionen de manera más eficiente al garantizar que no se favorezca un conjunto de valores sobre otro debido a magnitudes desproporcionadas.

Además, la normalización ayuda a prevenir problemas numéricos que puedan surgir debido a valores extremadamente altos o bajos al procesar los datos.

Es especialmente beneficiosa en algoritmos que son sensibles a la escala de los datos de entrada, como redes neuronales, métodos de gradiente descendente y modelos basados en distancia, como los de K-vecinos cercanos (KNN).

El uso correcto de la operación de normalización contribuye a mejorar la convergencia del modelo, la estabilidad de los cálculos y la precisión de los resultados.