Il ridimensionamento è il processo di modifica della scala dei dati utilizzati negli algoritmi di apprendimento automatico. Ciò può comportare la modifica dell'intervallo dei valori dei dati utilizzando la normalizzazione, la riduzione della varianza utilizzando la standardizzazione o l'utilizzo del ridimensionamento logaritmico per avvicinare le differenze di ordine di grandezza nei punti dati. Il ridimensionamento può aiutare gli algoritmi di machine learning a funzionare in modo più accurato ed efficiente fornendo un set di dati più uniforme.
Spiega con parole tue il concetto di &quot;ridimensionamento&quot; rispetto all'apprendimento automatico.