データの正規化（Data Normalization）とは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

データの正規化（Data Normalization）

データの正規化（Data Normalization）とは、異なるスケールや単位を持つデータを統一された範囲やスケールに変換するプロセスです。正規化は、機械学習モデルのトレーニングにおいて、データのスケールの違いがモデルの性能に影響を与えるのを防ぐために行われます。特に、勾配降下法を用いた最適化アルゴリズムや距離に基づくアルゴリズム（例：k近傍法、SVMなど）では、データの正規化（Data Normalization）が重要です。

データの正規化（Data Normalization）の主な手法には以下があります。

1. 最小値-最大値正規化（Min-Max Normalization）：データを指定された範囲（通常は0から1）にスケールする方法です。各データポイントは、以下の式で変換されます：

   x′=x−xminxmax−xminx' = \frac{x - x_{min}}{x_{max} - x_{min}}x′=xmax​−xmin​x−xmin​​

   ここで、$x$ は元のデータ、xminx_{min}xmin​ と xmaxx_{max}xmax​ はその特徴量の最小値と最大値です。

2. Zスコア正規化（Z-score Normalization）：データを平均0、標準偏差1にスケールする方法です。各データポイントは、以下の式で変換されます：

   x′=x−μσx' = \frac{x - \mu}{\sigma}x′=σx−μ​

   ここで、$x$ は元のデータ、$\mu$ は平均、$\sigma$ は標準偏差です。

3. 小数スケーリング：データを、小数点を移動させることでスケールする方法です。これはデータの絶対最大値を基準にして行われます。

正規化の利点は、異なる範囲や単位を持つ特徴量の影響を均等にし、モデルが一部の特徴量に偏らずに学習できるようにすることです。また、正規化により学習の収束が早まり、モデルの性能が向上する場合があります。

データの正規化（Data Normalization）関連用語

データの正規化（Data Normalization）に関連する単語は以下の通りです。

データの正規化（Data Normalization）やさしい解説

データの正規化（Data Normalization）とは、データの数値がバラバラになっているときに、それらをそろえて同じスケールにすることです。たとえば、データの中に「0から100」の範囲の数値と、「0から1」の範囲の数値が混ざっているとき、それをすべて「0から1」に合わせるのが正規化です。

正規化の方法にはいくつかあります。

1. 最小値-最大値正規化：データを「0から1」の間におさめる方法です。たとえば、テストの点数を全部「0から1」の範囲に変えるイメージです。
2. Zスコア正規化：データを平均が0、ばらつきが1になるように変える方法です。これを使うと、データがより均等に広がるようになります。

正規化をすることで、データがすべて同じ基準にそろうので、コンピュータがデータを扱いやすくなります。また、正規化されたデータは、コンピュータが学習するときに特定のデータに偏らず、正確に学習できるようになります。

AI関連の用語集【まとめ】

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