Normalización

La normalización afecta significativamente al rendimiento de los algoritmos de aprendizaje automático. Al escalar las características de los datos para que tengan un rango común, la normalización ayuda a que los algoritmos converjan más rápidamente durante el entrenamiento, ya que evita que las características con rangos más amplios influyan desproporcionadamente en la función de pérdida. Esto es especialmente importante para algoritmos que utilizan gradientes para la optimización, como la regresión lineal o las redes neuronales.

La normalización también contribuye a una mejor comparación y ponderación de las características, lo que es crucial para modelos que dependen de la distancia entre los puntos de datos, como los algoritmos de vecinos más cercanos o las máquinas de vectores de soporte. Se puede concluir que, la normalización es una etapa clave en el preprocesamiento de datos que puede llevar a una mayor eficacia y estabilidad en los modelos de aprendizaje automático.