La normalizzazione nella preelaborazione dei dati si riferisce al processo di normalizzazione dei dati al fine di renderli più coerenti e più facili da utilizzare da parte dei sistemi informatici. La normalizzazione è un passaggio fondamentale nella preelaborazione dei dati poiché può aiutare a standardizzare i dati, risolvere le incoerenze e ridurre le ridondanze.
La preelaborazione dei dati viene spesso eseguita per prepararli all'utilizzo con un sistema di apprendimento automatico e la normalizzazione è uno dei componenti più importanti. Implica la formattazione dei dati in modo coerente, ottenendo un formato più normalizzato che sia più facile da leggere e interpretare. Senza la normalizzazione, i dati diventerebbero più complessi e difficili da elaborare per le macchine. La normalizzazione aiuta a garantire che i dati siano mantenuti coerenti e possano essere letti più facilmente dalla macchina.
La normalizzazione implica la regolazione dei valori, degli intervalli e dei formati dei dati in modo che diventino più coerenti. Ciò può includere la regolazione della scala dei dati, la rimozione di valori anomali, la rimozione di ridondanze, l'inserimento di valori mancanti o il raggruppamento di valori.
La normalizzazione dei dati può aiutare a migliorare la precisione quando si utilizzano modelli di machine learning, ad esempio contribuendo a ridurre gli effetti di bias o aumentando la velocità di elaborazione. Aiuta inoltre a garantire che i dati siano pronti per un utilizzo efficiente in altre applicazioni.
Nel complesso, la normalizzazione è un passaggio fondamentale nella preelaborazione dei dati poiché aiuta a garantire che i dati siano in una forma coerente e uniforme. Questa uniformità rende i dati più facili da leggere, interpretare e utilizzare con i modelli di machine learning.
