データ処理・前処理技術: データ正規化とスケーリングの重要性の説明
機械学習や深層学習モデルの精度や学習効率を高めるためには、データの前処理が不可欠です。中でも「データ正規化」と「スケーリング」は、モデルの学習過程で極めて重要な役割を果たします。本記事では、データ正規化やスケーリングの基本的な手法と、その効果について解説し、実際にPOC（Proof of Concept）を通じて検証する方法について紹介します。
データ正規化とスケーリングとは？
データ正規化とスケーリングは、データセットの特徴量（feature）を統一された範囲や分布に変
