Descripción: La normalización de distribuciones de datos es el proceso de ajustar las distribuciones de datos a una distribución normal estándar, que tiene una media de cero y una desviación estándar de uno. Este proceso es fundamental en el preprocesamiento de datos, especialmente en el ámbito del análisis estadístico y el aprendizaje automático. La normalización permite que los datos sean comparables y facilita la interpretación de los resultados. Al transformar los datos a una escala común, se minimizan los sesgos que pueden surgir de las diferencias en las unidades de medida o en la magnitud de los valores. Además, muchos algoritmos de aprendizaje automático, como la regresión logística y las redes neuronales, asumen que los datos están distribuidos normalmente, lo que hace que la normalización sea un paso crucial para mejorar la precisión y la eficiencia de estos modelos. La normalización también ayuda a acelerar el proceso de convergencia en algoritmos de optimización, ya que los datos bien distribuidos tienden a facilitar el aprendizaje del modelo. En resumen, la normalización de distribuciones de datos es una técnica esencial que mejora la calidad del análisis y la modelización de datos, asegurando que los resultados sean más robustos y confiables.
