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मानकीकरण
"normalization" शब्द की उत्पत्ति 19वीं शताब्दी में चिकित्सा के क्षेत्र में हुई थी। 1840 के दशक में, जर्मन चिकित्सक हरमन वॉन हेल्महोल्त्ज़ ने शारीरिक कार्यों और भौतिक घटनाओं के मापन और अवलोकन करने की प्रक्रिया का वर्णन करने के लिए "Normalisation" शब्द का इस्तेमाल किया था, जैसे कि वे सामान्य या औसत हों। इस अवधारणा को बाद में जीव विज्ञान, मनोविज्ञान और समाजशास्त्र जैसे अन्य क्षेत्रों में लागू किया गया। 20वीं शताब्दी के मध्य में, इस शब्द ने सामाजिक विज्ञान और अर्थशास्त्र के क्षेत्र में लोकप्रियता हासिल की। सामान्यीकरण डेटा को एक मानक या औसत मूल्य के अनुरूप बनाने की प्रक्रिया का पर्याय बन गया, जिसका उपयोग अक्सर जटिल डेटा को सरल बनाने या तुलना और विश्लेषण को आसान बनाने के लिए किया जाता है। 1970 और 1980 के दशक में, यह शब्द कंप्यूटर विज्ञान के क्षेत्र में फैल गया, विशेष रूप से डेटाबेस प्रबंधन प्रणालियों के संदर्भ में, जहाँ सामान्यीकरण डेटा को तालिकाओं में व्यवस्थित करने की प्रक्रिया को संदर्भित करता है ताकि डेटा अतिरेक को कम किया जा सके और डेटा अखंडता में सुधार किया जा सके।
संज्ञा
सामान्यीकरण, सामान्यीकरण
मानकीकरण
डेटा प्रीप्रोसेसिंग चरण के दौरान, हमने संख्यात्मक विशेषताओं पर सामान्यीकरण लागू किया ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि प्रत्येक विशेषता का माध्य शून्य और मानक विचलन एक हो, जो कि सामान्यीकरण नामक एक सामान्य तकनीक है।
अंतरिक्ष से प्राप्त रेडियो सिग्नल अक्सर शोर और विकृति के प्रति संवेदनशील होते हैं, जिससे सार्थक जानकारी निकालना मुश्किल हो जाता है। इसे कम करने के लिए, हमने सिग्नल को मानक आयाम पर सामान्य करने के लिए सामान्यीकरण तकनीक लागू की, जिससे इसका विश्लेषण और समझना आसान हो गया।
वाक् पहचान अनुप्रयोगों में, इनपुट सिग्नल वॉल्यूम और आवृत्ति में बहुत भिन्न होते हैं, जिससे शब्दों को सटीक रूप से वर्गीकृत करना चुनौतीपूर्ण हो जाता है। सामान्यीकरण का उपयोग सिग्नल को समान पैमाने पर सामान्य करने के लिए किया जाता है, जिससे जटिलता कम होती है और सिस्टम का प्रदर्शन बेहतर होता है।
छवि प्रसंस्करण अनुप्रयोगों में, सामान्यीकरण का उपयोग छवियों के पिक्सेल मानों को एक निश्चित सीमा तक सामान्य करने के लिए किया जाता है, जैसे [0, 1] या [-1, 1], जिससे छवि पहचान मॉडल को कुशलतापूर्वक प्रशिक्षित और परीक्षण करना आसान हो जाता है।
वित्तीय समय श्रृंखला डेटा अक्सर उच्च भिन्नता प्रदर्शित करता है, जिससे उपयोगी पैटर्न और रुझान निकालना मुश्किल हो जाता है। इस पर काबू पाने के लिए, Z-स्कोर सामान्यीकरण या अधिकतम-न्यूनतम सामान्यीकरण जैसी सामान्यीकरण तकनीकों को क्रमशः डेटा को मानक वितरण या सीमा में सामान्यीकृत करने के लिए लागू किया जाता है।
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण अनुप्रयोगों में, शब्दों की आवृत्ति को सामान्य करने, अनियमित शब्दों को हटाने और शब्दों को रोकने के लिए पाठ डेटा पर सामान्यीकरण लागू किया जाता है, जिससे भाषा के अर्थविज्ञान को सीखना आसान हो जाता है।
सिग्नल प्रोसेसिंग अनुप्रयोगों में, किसी भी शून्य या ऑफसेट को हटाने के लिए सिग्नल पर सामान्यीकरण लागू किया जाता है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि सिग्नल शून्य के आसपास केंद्रित हों, जिससे प्रसंस्करण और विश्लेषण करना आसान हो जाता है।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीक वाले कीमोसेंसर में, सेंसर रासायनिक सांद्रता को मापते हैं, डेटा को एनालॉग रूप में प्रस्तुत करते हैं जिसके लिए सामान्यीकरण की आवश्यकता होती है। सामान्यीकरण विभिन्न सेंसर में बदलाव और भिन्नता को दूर करके एक समान डेटा उत्पन्न करता है, जिससे अधिक विश्वसनीय और सटीक विश्लेषण में योगदान मिलता है।
इंजीनियरिंग के क्षेत्र में, प्रक्रिया सामान्यीकरण एक आम तकनीक है जिसका उपयोग मौसमी परिवर्तनों, कच्चे माल की विविधताओं या उत्पादन प्रणाली में बदलावों के कारण प्रक्रियाओं में भिन्नता को कम करने के लिए किया जाता है। प्रक्रियाओं को सामान्यीकृत करके, विचलन और मूल कारणों की पहचान करना आसान होता है, जिससे तुरंत सुधारात्मक कार्रवाई की जा सकती है।
कुछ वैज्ञानिक अनुप्रयोगों में, मानक सामान्यीकरण (जिसे z-स्कोर सामान्यीकरण भी कहा जाता है)
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