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(実験と結果)

この記事では、データ前処理の代表的な技術であるデータ正規化やスケーリングが、機械学習モデルにどのような影響を与えるかを具体的なPOC（Proof of Concept）実験を通じて解説します。実際に画像データを使用して、Min-MaxスケーリングやZ-score標準化を適用し、それぞれの手法がモデルの学習速度や精度に与える効果を比較・評価します。

また、損失値や精度の変化を視覚化し、学習曲線を通じて各前処理手法の違いを分析します。これにより、前処理がモデルの学習効率にどれほど貢献するかを具体的に理解できるようになります。

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。
Data pre-processing for Machine Learning in Python
データのクレンジングや正規化など、実務に応用できる前処理技術を詳しく学ぶことができます。

データ前処理に特化した必携書籍
データサイエンスや機械学習を実践する上で、データ前処理は成功への鍵となる重要なステップです。特に、Min-Maxスケーリングや**標準化（Z-score）**など、データのスケールを統一する技術は、モデルの性能を大きく向上させます。ここでは、データの前処理について深く学べる書籍を厳選して紹介します。これらの本は、初心者から実践者まで幅広く役立つ内容となっており、実務にすぐ活用できる前処理テクニックを身につけることができます。

機械学習のための「前処理」入門
TensorFlowとKerasで動かしながら学ぶ ディープラーニングの仕組み　畳み込みニューラルネットワーク徹底解説
「深層学習」 - Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville 著

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