Khám phá sức mạnh của chuẩn hóa trong học máy! Tìm hiểu cách nó nâng cao việc đào tạo mô hình, tăng cường hiệu suất và đảm bảo các giải pháp AI mạnh mẽ.
Chuẩn hóa là một kỹ thuật tiền xử lý dữ liệu cơ bản được sử dụng rộng rãi trong học máy (ML) và khoa học dữ liệu. Mục tiêu chính của nó là định lại tỷ lệ các đặc điểm dữ liệu số thành một phạm vi chuẩn chung, thường nằm trong khoảng từ 0 đến 1 hoặc -1 đến 1, mà không làm méo mó sự khác biệt trong phạm vi giá trị. Quá trình này đảm bảo rằng tất cả các đặc điểm đều đóng góp bình đẳng hơn vào quá trình đào tạo mô hình, ngăn các đặc điểm có giá trị lớn hơn vốn có (như lương) ảnh hưởng không cân xứng đến kết quả so với các đặc điểm có giá trị nhỏ hơn (như số năm kinh nghiệm). Chuẩn hóa đặc biệt quan trọng đối với các thuật toán nhạy cảm với tỷ lệ đặc điểm, chẳng hạn như các phương pháp dựa trên gradient descent được sử dụng trong học sâu (DL) .
Các tập dữ liệu trong thế giới thực thường chứa các tính năng có quy mô và đơn vị rất khác nhau. Ví dụ, trong một tập dữ liệu để dự đoán tình trạng mất khách hàng, 'số dư tài khoản' có thể dao động từ hàng trăm đến hàng triệu, trong khi 'số lượng sản phẩm' có thể dao động từ 1 đến 10. Nếu không có chuẩn hóa, các thuật toán ML tính toán khoảng cách hoặc sử dụng độ dốc, như Máy vectơ hỗ trợ (SVM) hoặc mạng nơ-ron (NN) , có thể nhận thức sai tính năng có phạm vi lớn hơn là quan trọng hơn chỉ vì quy mô của nó. Chuẩn hóa cân bằng sân chơi, đảm bảo rằng đóng góp của mỗi tính năng dựa trên sức mạnh dự đoán của nó, không phải độ lớn của nó. Điều này dẫn đến sự hội tụ nhanh hơn trong quá trình đào tạo, cải thiện độ chính xác của mô hình và các mô hình ổn định hơn, mạnh mẽ hơn, điều này có lợi khi đào tạo các mô hình như Ultralytics YOLO cho các tác vụ như phát hiện đối tượng .
Có một số phương pháp để thay đổi kích thước dữ liệu:
Sự lựa chọn giữa các kỹ thuật này thường phụ thuộc vào tập dữ liệu cụ thể và các yêu cầu của thuật toán ML đang được sử dụng. Bạn có thể tìm thấy hướng dẫn về xử lý trước dữ liệu chú thích thường liên quan đến các bước chuẩn hóa.
Điều quan trọng là phải phân biệt chuẩn hóa với các khái niệm liên quan:
Chuẩn hóa là một bước phổ biến trong việc chuẩn bị dữ liệu cho nhiều tác vụ AI và ML khác nhau:
Tóm lại, chuẩn hóa là bước tiền xử lý quan trọng giúp mở rộng các tính năng dữ liệu theo phạm vi nhất quán, cải thiện quy trình đào tạo, tính ổn định và hiệu suất của nhiều mô hình học máy, bao gồm cả những mô hình được phát triển và đào tạo bằng các công cụ như Ultralytics HUB . Nó đảm bảo đóng góp tính năng công bằng và rất cần thiết cho các thuật toán nhạy cảm với quy mô đầu vào.
VI
EN
ZH
KO
JA
RU
DE
FR
ES
PT
IT
AR
TR
