Descripción: La normalización por puntuación Z es una técnica estadística utilizada en el ámbito del aprendizaje automático para estandarizar las características de un conjunto de datos. Este proceso implica la eliminación de la media de los datos y la escalación a una varianza unitaria, lo que permite que las características tengan una distribución con una media de cero y una desviación estándar de uno. Esta normalización es crucial cuando se trabaja con algoritmos que son sensibles a la escala de los datos, como los que utilizan distancias, ya que asegura que todas las características contribuyan de manera equitativa al resultado del modelo. La normalización por puntuación Z ayuda a mejorar la convergencia de los algoritmos de optimización y a evitar que características con rangos más amplios dominen el aprendizaje. En el ámbito de aprendizaje automático, esta técnica permite optimizar el rendimiento de los modelos de inteligencia artificial, facilitando la implementación de aplicaciones que requieren procesamiento de datos en tiempo real, como el reconocimiento de voz o la clasificación de imágenes.
