ノーマライゼーション

正規化は、機械学習（ML）や人工知能（AI）において重要なデータ前処理技術である。これは、データセットの数値特徴を、その範囲の違いを歪めることなく、共通のスケールに変換することを含む。このスケーリング処理は、多くのアルゴリズム、特にニューラルネットワーク（NN）の訓練に使用される勾配ベースの最適化手法など、入力値の大きさに敏感なアルゴリズムの性能と安定性にとって不可欠である。すべての特徴がモデルの学習プロセスに比例して寄与するようにすることで、正規化は学習を加速し、モデル全体の精度を向上させるのに役立ちます。