الفرق بينNormalization وStandardization يكمن في طريقة تحويل البيانات العددية إلى نطاق مناسب قبل إدخالها إلى نماذج التعلم الآلي:
• التطبيع (Normalization):
هو إعادة ضبط القيم لتكون في نطاق محدد غالبًا بين0 و 1. تُستخدم هذه الطريقة عندما نريد جعل جميع الميزات بنفس المقياس، خاصة إذا لم يكن توزيع البيانات طبيعيًا. مثال: تحويل قيمة 50 من نطاق [0,100] إلى 0.5.
• التقييس (Standardization):
هو تحويل القيم بحيث يكون المتوسط = 0 والانحراف المعياري = 1، أي جعل البيانات تتبع توزيعًا قياسيًا. تُستخدم عندما تكون البيانات موزعة طبيعيًا أو عند استخدام خوارزميات تعتمد على التوزيع.
Normalization يضبط القيم إلى نطاق ثابت، بينماStandardization يعيد تشكيلها لتتناسب مع التوزيع الطبيعي.
ا.م.د. علاء طعيمة عبد الكاظم
أستاذ مساعد دكتور في الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق