Descripción: La normalización de conjuntos de datos es el proceso de transformar datos a una escala común, lo que permite que diferentes variables 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 los algoritmos pueden ser sensibles a la escala de los datos. Sin normalización, las características con rangos más amplios pueden dominar el proceso de aprendizaje, lo que resulta en un rendimiento subóptimo. La normalización puede implicar técnicas como la escalación Min-Max, que ajusta los valores a un rango específico, o la estandarización, que transforma los datos para que tengan una media de cero y una desviación estándar de uno. Estas técnicas no solo mejoran la convergencia de los algoritmos, sino que también ayudan a evitar problemas como el sobreajuste. En resumen, la normalización es un paso fundamental en el preprocesamiento de datos que asegura que los modelos de aprendizaje automático sean más robustos y precisos al trabajar con datos de diferentes escalas y distribuciones.
