Feature scaling
அம்ச அளவீடு என்பது சுயாதீன மாறிகள் அல்லது தரவுகளின் அம்சங்களின் வரம்பை இயல்பாக்க பயன்படுத்தப்படும் ஒரு முறையாகும். தரவு செயலாக்கத்தில், இது தரவு இயல்பாக்கம் என்றும் அழைக்கப்படுகிறது மற்றும் பொதுவாக தரவு முன் செயலாக்க நடவடிக்கையின் போது செய்யப்படுகிறது. உந்துதல் மூல தரவுகளின் மதிப்புகளின் வரம்பு பரவலாக மாறுபடுவதால், சில இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகளில், இயல்பாக்கம் இல்லாமல் புறநிலை செயல்பாடுகள் சரியாக செயல்படாது. எடுத்துக்காட்டாக, பல வகைப்படுத்திகள் இரண்டு புள்ளிகளுக்கு இடையிலான தூரத்தை யூக்ளிடியன் தூரத்தால் கணக்கிடுகின்றன. அம்சங்களில் ஒன்று பரந்த அளவிலான மதிப்புகளைக் கொண்டிருந்தால், தூரம் இந்த குறிப்பிட்ட அம்சத்தால் நிர்வகிக்கப்படும். எனவே, அனைத்து அம்சங்களின் வரம்பும் இயல்பாக்கப்பட வேண்டும், இதனால் ஒவ்வொரு அம்சமும் இறுதி தூரத்திற்கு தோராயமாக பங்களிக்கும். அம்சம் அளவிடுதல் பயன்படுத்தப்படுவதற்கான மற்றொரு காரணம் என்னவென்றால், சாய்வு வம்சாவளி அது இல்லாததை விட அம்சம் அளவிடுதலுடன் மிக வேகமாக ஒருங்கிணைக்கிறது. இழப்பு செயல்பாட்டின் ஒரு பகுதியாக ஒழுங்குபடுத்தல் பயன்படுத்தப்பட்டால் அம்ச அளவீட்டைப் பயன்படுத்துவதும் முக்கியம் (இதனால் குணகங்கள் சரியான முறையில் அபராதம் விதிக்கப்படுகின்றன). மறுசீரமைப்பு முறைகள் (குறைந்தபட்ச-அதிகபட்ச இயல்பாக்கம்) குறைந்தபட்ச-அதிகபட்ச அளவிடுதல் அல்லது குறைந்தபட்ச-அதிகபட்ச இயல்பாக்கம் என்றும் அழைக்கப்படும் மறுசீரமைப்பு என்பது எளிய முறையாகும், மேலும் இது [0,1] அல்லது [−1,1] இல் வரம்பை அளவிடுவதற்கான அம்சங்களின் வரம்பை மறுசீரமைப்பதைக் கொண்டுள்ளது. இலக்கு வரம்பைத் தேர்ந்தெடுப்பது தரவுகளின் தன்மையைப் பொறுத்தது. [0,1] இன் குறைந்தபட்ச-அதிகபட்சத்திற்கான பொதுவான சூத்திரம் பின்வருமாறு கொடுக்கப்பட்டுள்ளதுஃ ஒரு அசல் மதிப்பு எங்கே, இயல்பாக்கப்பட்ட மதிப்பு. உதாரணமாக, எங்களிடம் மாணவர்களின் எடை தரவு மற்றும் மாணவர்களின் எடை அளவு [160 பவுண்டுகள், 200 பவுண்டுகள்] இருப்பதாக வைத்துக்கொள்வோம். இந்தத் தரவை மறுபரிசீலனை செய்ய, முதலில் ஒவ்வொரு மாணவரின் எடையிலிருந்தும் 160 ஐக் கழித்து, முடிவை 40 ஆல் வகுக்கிறோம் (அதிகபட்ச மற்றும் குறைந்தபட்ச எடைகளுக்கு இடையிலான வேறுபாடு). ஒரு தன்னிச்சையான மதிப்புகளின் தொகுப்புக்கு இடையிலான வரம்பை மறுபரிசீலனை செய்ய [a, b], சூத்திரம் ஆகிறதுஃ குறைந்தபட்ச அதிகபட்ச மதிப்புகள் எங்கே. சராசரி இயல்பாக்கம் என்பது ஒரு அசல் மதிப்பு, இயல்பாக்கப்பட்ட மதிப்பு, அந்த அம்ச திசையனின் சராசரி ஆகும். இயல்பாக்கலின் மற்றொரு வடிவம் உள்ளது, இது நிலையான விலகலால் வகுக்கப்படுகிறது, இது தரப்படுத்தல் என்றும் அழைக்கப்படுகிறது. தரப்படுத்தல் (இசட்-ஸ்கோர் இயல்பாக்கம்) இயந்திர கற்றலில், பல்வேறு வகையான தரவுகளை நாம் கையாளலாம், எ. கா. படத் தரவுகளுக்கான ஆடியோ சமிக்ஞைகள் மற்றும் பிக்சல் மதிப்புகள் மற்றும் இந்தத் தரவு பல பரிமாணங்களைக் கொண்டிருக்கலாம். அம்ச தரப்படுத்தல் தரவுகளில் உள்ள ஒவ்வொரு அம்சத்தின் மதிப்புகளும் பூஜ்ஜிய-அர்த்தம் (எண்களில் சராசரியைக் கழிக்கும் போது) மற்றும் அலகு-மாறுபாட்டைக் கொண்டிருக்கச் செய்கிறது. இந்த முறை பல இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகளில் இயல்பாக்குவதற்கு பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது (எ. கா., ஆதரவு திசையன் இயந்திரங்கள், தளவாட பின்னடைவு மற்றும் செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள்). ஒவ்வொரு அம்சத்திற்கும் விநியோக சராசரி மற்றும் நிலையான விலகல் ஆகியவற்றை தீர்மானிப்பதே கணக்கீட்டின் பொதுவான முறையாகும். அடுத்து ஒவ்வொரு அம்சத்திலிருந்தும் சராசரியைக் கழிப்போம். பின்னர் ஒவ்வொரு அம்சத்தின் மதிப்புகளையும் (சராசரி ஏற்கனவே கழிக்கப்பட்டுள்ளது) அதன் நிலையான விலகலால் வகுக்கிறோம். அசல் அம்ச திசையன் எங்கே, அந்த அம்ச திசையனின் சராசரி மற்றும் அதன் நிலையான விலகல். அலகு நீளத்திற்கு அளவிடுதல் இயந்திர கற்றலில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் மற்றொரு வழி, ஒரு முழு திசையனின் நீளம் ஒன்றைக் கொண்டிருக்கும் வகையில் ஒரு அம்ச திசையனின் கூறுகளை அளவிடுவதாகும். இது வழக்கமாக ஒவ்வொரு கூறுகளையும் திசையனின் யூக்ளிடியன் நீளத்தால் வகுப்பதைக் குறிக்கிறதுஃ சில பயன்பாடுகளில் (எ. கா., ஹிஸ்டோகிராம் அம்சங்கள்) அம்சம் திசையனின் எல் 1 நெறிமுறையைப் (அதாவது டாக்ஸிகாப் வடிவியல்) பயன்படுத்துவது மிகவும் நடைமுறைக்குரியது. பின்வரும் கற்றல் படிகளில் அளவிடுதல் அளவீடு தூர அளவீடாகப் பயன்படுத்தப்பட்டால் இது மிகவும் முக்கியமானது. இது மட்டுமே வேலை செய்கிறது என்பதை நினைவில் கொள்க. பயன்பாடு சீரற்ற சாய்வு வம்சாவளியில், அம்ச அளவிடுதல் சில நேரங்களில் வழிமுறையின் ஒருங்கிணைப்பு வேகத்தை மேம்படுத்தலாம். ஆதரவு திசையன் இயந்திரங்களில், இது ஆதரவு திசையன்களைக் கண்டுபிடிப்பதற்கான நேரத்தைக் குறைக்கும். அம்ச அளவிடுதல் SVM முடிவை மாற்றுகிறது என்பதை நினைவில் கொள்க. மேலும் காண்க இயல்பாக்கம் (புள்ளிவிவரங்கள்) நிலையான மதிப்பெண் எஃப்எம்எல்எல்ஆர், அம்ச இடம் அதிகபட்ச சாத்தியக்கூறு நேரியல் பின்னடைவு குறிப்புகள் மேலும் வாசிப்பு வெளிப்புற இணைப்புகள் அம்ச அளவீட்டு இயந்திர கற்றல் புள்ளிவிவர தரவு மாற்றம் குறித்த ஆண்ட்ரூ என்ஜி விரிவுரை