Estandarización

En el ámbito de la inteligencia artificial, la estandarización y la normalización de datos son dos técnicas utilizadas para escalar y transformar los datos, pero difieren en su enfoque y método.

La estandarización ajusta los datos para que tengan una media de cero y una desviación estándar de uno. Esto se logra restando la media de cada característica y dividiéndola por su desviación estándar. Este proceso transforma los datos para que tengan propiedades de una distribución normal estándar, lo que es especialmente útil en algoritmos que asumen que las características tienen una distribución normal, como muchos algoritmos basados en métodos estadísticos.

Por otro lado, la normalización ajusta los datos de manera que los valores de las características se escalen dentro de un rango fijo, típicamente entre 0 y 1, o -1 y 1. Esto se realiza restando el valor mínimo y dividiendo por el rango (diferencia entre el valor máximo y mínimo) de la característica. La normalización es útil en situaciones donde se desea mantener la estructura de los datos, como la proporción relativa entre valores.

Ambas técnicas son importantes para mejorar el rendimiento y la estabilidad de los algoritmos de aprendizaje automático, pero se eligen según las características específicas de los datos y los requisitos del algoritmo utilizado.