Descripción: La Transformación de Datos Z es una técnica estadística utilizada para normalizar datos, que se basa en la puntuación Z. Esta puntuación se calcula restando la media de un conjunto de datos y dividiendo el resultado por la desviación estándar. El objetivo principal de esta transformación es convertir los datos a una escala común, lo que permite que diferentes variables sean comparables entre sí. Esto es especialmente útil en el contexto de Machine Learning y aprendizaje no supervisado, donde los algoritmos pueden verse afectados por la escala de los datos. Al aplicar la Transformación de Datos Z, los datos se distribuyen con una media de 0 y una desviación estándar de 1, lo que facilita la identificación de patrones y relaciones en los datos. Además, esta técnica ayuda a mejorar la convergencia de los algoritmos de aprendizaje automático, ya que evita que las características con escalas más grandes dominen el proceso de aprendizaje. En resumen, la Transformación de Datos Z es una herramienta esencial en la preparación de datos, que permite una mejor interpretación y análisis en diversas aplicaciones de inteligencia artificial y análisis de datos.
