تحجيم الميزات Feature Scaling هو عملية توحيد نطاق القيم العددية للميزات بحيث تكون في مدى متقارب، مما يُحسن من أداء نماذج التعلم الآلي والتعلم العميق. دوره أساسي لأن بعض الخوارزميات (مثل الانحدار اللوجستي، SVM، وKNN) حساسة لاختلاف المقاييس؛ فإذا كانت ميزة بقيم كبيرة وأخرى صغيرة، فقد يهيمن الأكبر على عملية التعلم. من أشهر طرق التحجيم: التطبيع (Normalization) لجعل القيم بين 0 و1، والتقييس (Standardization) بجعل المتوسط 0 والانحراف المعياري 1. الهدف هو تسريع التدريب، تحسين دقة النماذج، وضمان تقارب أسرع للخوارزميات.
ا.م.د. علاء طعيمة عبد الكاظم
أستاذ مساعد دكتور في الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق