A normalização é um processo crucial em aprendizado de máquina, garantindo que todos os dados estejam na mesma escala antes de serem utilizados em um algoritmo. Isso é vital porque alguns algoritmos podem ser sensíveis à escala dos dados. Se as características tiverem escalas muito diferentes, isso pode afetar a precisão do modelo.

Por exemplo, imagine que você está treinando um modelo de regressão linear para prever o preço de uma casa com base em sua área e número de quartos. A área da casa estaria medida em metros quadrados e o número de quartos estaria medido em unidades inteiras. Se você não normalizar esses dados, o modelo pode dar mais importância à área da casa do que ao número de quartos, pois a escala dos dados é muito diferente. Isso pode levar a um modelo impreciso, pois a importância relativa das características não é adequadamente representada.

Outro exemplo é ao trabalhar com imagens. As intensidades dos pixels podem variar de 0 a 255. Alguns algoritmos de aprendizado de máquina se beneficiam de normalizar esses dados para valores entre 0 e 1. Isso é especialmente importante em tarefas como o reconhecimento de imagens, onde a diferença na intensidade dos pixels pode ter um impacto significativo no desempenho do modelo.

A normalização é uma técnica comum e importante para garantir que os dados sejam tratados de forma equilibrada e justa pelos algoritmos de aprendizado de máquina. Ela ajuda a garantir que nenhuma característica tenha um peso indevido simplesmente por causa de sua escala. Isso é especialmente importante em conjuntos de dados com uma grande variedade de escalas, pois ajuda a garantir que todas as características sejam consideradas igualmente.