Descripción: La normalización de entrada es el proceso de escalar los datos de entrada a un rango estándar para mejorar el rendimiento del modelo. Este proceso es crucial en el ámbito del aprendizaje automático, ya que permite que los algoritmos funcionen de manera más eficiente y efectiva. La normalización ayuda a evitar problemas como el desbordamiento numérico y la convergencia lenta durante el entrenamiento. Al estandarizar los datos, se asegura que cada característica contribuya de manera equitativa al cálculo de la función de pérdida, lo que facilita la optimización del modelo. Existen diferentes técnicas de normalización, como la normalización min-max, que escala los datos a un rango específico, y la normalización Z-score, que ajusta los datos para que tengan una media de cero y una desviación estándar de uno. Estas técnicas son especialmente relevantes en contextos donde los datos de entrada pueden variar significativamente en escala y distribución. La normalización de entrada no solo mejora la velocidad de entrenamiento, sino que también puede aumentar la precisión del modelo, lo que la convierte en un paso fundamental en el preprocesamiento de datos para cualquier tarea de aprendizaje profundo.
