Некоторые преимущества методов нормализации данных в машинном обучении:

• Улучшение эффективности обучения. 3 Нормализация приводит все признаки к единому масштабу, что уменьшает риск того, что модель будет несправедливо придавать большее значение признакам с большим масштабом. 3
• Повышение точности модели. 4 Нормализация гарантирует, что вклад каждого признака основан на его предсказательной силе, а не на его величине. 4
• Быстрая сходимость во время обучения. 4 Это видно по уменьшению количества эпох. 4
• Создание более стабильных и надёжных моделей. 4 Такая стабильность полезна при обучении моделей для таких задач, как обнаружение объектов или сегментация экземпляров. 4

Некоторые недостатки методов нормализации данных в машинном обучении:

• Возможная дороговизна вычислений. 2 Нормализация может быть дорогостоящей с точки зрения вычислений. 2
• Зависимость от выбранной политики исследования. 2 Нормализация может быть уместна не во всех ситуациях, её эффективность зависит от характера данных, а также от конкретных требований алгоритма машинного обучения. 2
• Сложность связывания таблиц. 2 Когда информация распределена по нескольким таблицам, становится сложнее связывать их вместе. 2

Выбор метода нормализации зависит от конкретного набора данных и требований используемого алгоритма машинного обучения. 4