¿En qué contexto puedo usar cada palabra?
¡Aprende cuándo y cómo usar estas palabras con estos ejemplos!
normalization
Ejemplo
We need to perform normalization on the dataset before training the model. [normalization: noun]
Necesitamos realizar la normalización en el conjunto de datos antes de entrenar el modelo. [normalización: sustantivo]
Ejemplo
The values were normalized between 0 and 1 to ensure consistency. [normalized: past participle]
Los valores se normalizaron entre 0 y 1 para garantizar la consistencia. [normalizado: participio pasado]
regularization
Ejemplo
We applied L2 regularization to the model to prevent overfitting. [regularization: noun]
Aplicamos la regularización L2 al modelo para evitar el sobreajuste. [regularización: sustantivo]
Ejemplo
The regularization term helped to reduce the model's complexity and improve its accuracy. [regularized: past participle]
El término de regularización ayudó a reducir la complejidad del modelo y a mejorar su precisión. [regularizado: participio pasado]
Cosas buenas que debes saber
¿Qué palabra es más común?
La normalización se usa más comúnmente que la regularización en el preprocesamiento y análisis de datos. Es un paso fundamental en la preparación de datos para modelos de aprendizaje automático. La regularización, por otro lado, es una técnica más avanzada utilizada durante el entrenamiento del modelo para mejorar el rendimiento.
¿Cuál es la diferencia en el tono de formalidad entre normalization y regularization?
Normalization es un término más general y se puede utilizar en diversos contextos, incluidos los informales. Regularization es un término más técnico y se suele utilizar en entornos formales o académicos relacionados con el aprendizaje automático y la ciencia de datos.
