Descripción: La normalización de datos es el proceso de ajustar los valores en un conjunto de datos a una escala común, lo que permite que diferentes características sean comparables y que los algoritmos de aprendizaje automático funcionen de manera más eficiente. Este proceso es crucial en el preprocesamiento de datos, ya que ayuda a eliminar sesgos que pueden surgir de las diferencias en las escalas de las variables. La normalización puede implicar técnicas como la escalación Min-Max, que transforma los datos para que estén en un rango de 0 a 1, o la estandarización, que ajusta los datos para que tengan una media de 0 y una desviación estándar de 1. La normalización es especialmente relevante en contextos como el aprendizaje supervisado y no supervisado, donde la distancia entre puntos de datos puede influir en la efectividad de los modelos. Además, en redes neuronales, la normalización puede mejorar la convergencia durante el entrenamiento, facilitando un aprendizaje más rápido y efectivo. En resumen, la normalización de datos es un paso fundamental en el flujo de trabajo de análisis de datos y aprendizaje automático, asegurando que los modelos sean precisos y robustos.
