مفهوم  مقیاس گذاری را در رابطه با یادگیری ماشین به کلمات خود توضیح دهید.
مقیاس بندی در زمینه یادگیری ماشین به فرآیند تنظیم محدوده مقادیر ویژگی در داده ها، برای آوردن تمام ویژگی ها در مقیاس قابل مقایسه اشاره دارد. این فرآیند مهم است زیرا الگوریتم هایی که از روش های گرادیانت استفاده می کنند، مانند رگرسیون خطی، رگرسیون لوگستیک یا شبکه های عصبی، تمایل به نزدیک شدن سریعتر دارند و دقت بیشتری را هنگام مقیاس بندی ویژگی های ورودی فراهم می کنند. مقیاس بندی همچنین به جلوگیری از تسلط برخی از ویژگی های بزرگتر بر دیگران در شرایطی که ویژگی ها محدوده های مختلفی دارند کمک می کند. تکنیک های مقیاس بندی مختلفی از جمله نورمال سازی، استاندارد سازی و مقیاس بندی حداقل وجود دارد. استاندارد سازی شامل تبدیل داده ها برای متناسب بودن با توزیع طبیعی با میانگین صفر و انحراف استاندارد یک است. استاندارد سازی همچنین شامل ایجاد یک توزیع طبیعی است، اما در عوض، میانگین را حذف می کند و سپس با مقیاس استاندارد تقسیم می کند. از سوی دیگر، مقیاس سازی ماین