データ処理・前処理技術: データ正規化とスケーリングのPOC手順(評価方法の設定から実験準備まで)

この記事では、データ正規化とスケーリングがモデルに与える影響を評価するためのPOCを実施する手順を紹介します。この手順では、実際に画像を読み込み解析をしていきます。さらに、Min-MaxスケーリングやZ-score標準化などのデータ前処理技術を使って、モデルの収束速度や最終的な精度をどのように改善できるかを実際に試して確認します。

これらの技術は、Udemyなどのコースでも同様の内容が紹介されています。

1. 「Data Pre-processing for Machine Learning in Python」
   データのスケーリングや正規化など、機械学習の前処理に関する基本技術をカバーしています。

2. 「Preprocessing with scikit-learn」
   scikit-learnを使用した効果的なモデル準備やデータ変換について詳しく解説しています。

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