ഡീപ്പ് ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളിൽ ഡാറ്റാ നോർമലൈസേഷൻ ചെലുത്തുന്ന സ്വാധീനം
ഡാറ്റാ നോർമലൈസേഷൻ ഡീപ്പ് ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ പഠിക്കുന്ന രീതിയെ മാറ്റുന്നു.
നിങ്ങൾ ടൈം സീരീസ് ഫോർകാസ്റ്റിംഗിൽ (time series forecasting) പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ, നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റയുടെ സ്കെയിലുകൾ (scales) വ്യത്യസ്തമായിരിക്കും. ഒരു വേരിയബിൾ 0 മുതൽ 1 വരെയാകാം. മറ്റൊന്ന് 100 മുതൽ 1000 വരെയാകാം. ഈ സ്കെയിലിലെ വ്യത്യാസം നിങ്ങളുടെ മോഡലിന് പ്രശ്നങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു.
നോർമലൈസേഷൻ ഇത് പരിഹരിക്കുന്നു. ഇത് എല്ലാ ഡാറ്റാ പോയിന്റുകളെയും സമാനമായ ഒരു സ്കെയിലിലേക്ക് കൊണ്ടുവരുന്നു.
എന്തുകൊണ്ടാണ് നിങ്ങൾക്ക് നോർമലൈസേഷൻ ആവശ്യമായി വരുന്നത്:
- ഇത് ട്രെയിനിംഗ് വേഗത്തിലാക്കുന്നു.
- പാറ്റേണുകൾ വേഗത്തിൽ കണ്ടെത്താൻ ഇത് മോഡലിനെ സഹായിക്കുന്നു.
- വലിയ സംഖ്യകൾ ചെറിയ സംഖ്യകളെ സ്വാധീനിക്കുന്നത് (dominating) ഇത് തടയുന്നു.
- ഇത് നിങ്ങളുടെ പ്രവചന കൃത്യത (prediction accuracy) മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു.
ശരിയായ രീതി തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നത് പ്രധാനമാണ്. Min-Max scaling അല്ലെങ്കിൽ Z-score standardization എന്നിവയിൽ നിന്ന് നിങ്ങൾ ഒരെണ്ണം തിരഞ്ഞെടുക്കണം. നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാ വിതരണത്തിന് (data distribution) അനുസരിച്ച് ഓരോ രീതിയും നിങ്ങളുടെ മോഡലിനെ വ്യത്യസ്തമായി ബാധിക്കുന്നു.
നിങ്ങൾ നോർമലൈസേഷൻ അവഗണിച്ചാൽ, നിങ്ങളുടെ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കിന് കൺവേർജ് (converge) ചെയ്യാൻ ബുദ്ധിമുട്ട് നേരിടും. നിങ്ങളുടെ എറർ റേറ്റുകൾ (error rates) ഉയർന്നതായി തുടരും. നിങ്ങളുടെ പ്രവചനങ്ങൾ വിശ്വസനീയമല്ലാതാകും.
നിങ്ങളുടെ മോഡൽ ട്രെയിൻ ചെയ്യുന്നതിന് മുമ്പ് ഡാറ്റ സ്കെയിൽ ചെയ്യുക.
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi