Definiciones
- Se utiliza en el aprendizaje automático para evitar el sobreajuste de un modelo. - Se refiere a una función matemática que agrega un término de penalización a la función de pérdida de un modelo. - Hablando de una técnica que ayuda a reducir la complejidad de un modelo añadiendo restricciones a sus parámetros.
- Se utiliza en estadística para transformar datos en un formato estándar. - Se refiere a una técnica que escala los valores de una entidad a un rango fijo. - Se trata de un método que ajusta los valores de un conjunto de datos para que tengan una media de cero y una desviación estándar de uno.
Lista de similitudes
- 1Ambas son técnicas utilizadas en la ciencia de datos y el aprendizaje automático.
- 2Ambos implican la modificación de los datos de entrada o los parámetros del modelo.
- 3Ambos tienen como objetivo mejorar el rendimiento del modelo.
- 4Ambos se pueden utilizar para evitar el sobreajuste del modelo.
¿Cuál es la diferencia?
- 1Propósito: Los regularizadores tienen como objetivo reducir la complejidad del modelo, mientras que los normalizadores tienen como objetivo transformar los datos en un formato estándar.
- 2Función: Los regularizadores añaden un término de penalización a la función de pérdida del modelo, mientras que los normalizadores ajustan los valores de los datos.
- 3Aplicación: Los regularizadores se aplican a los parámetros del modelo, mientras que los normalizadores se aplican a los datos de entrada.
- 4Efecto: Los regularizadores reducen la varianza del modelo, mientras que los normalizadores reducen la escala de los datos.
- 5Ejemplos: Los tipos comunes de regularizadores incluyen L1, L2 y ElasticNet, mientras que los tipos comunes de normalizadores incluyen MinMaxScaler, StandardScaler y RobustScaler.
¡Recuérdalo!
Regularizer y normalizer son técnicas utilizadas en la ciencia de datos y el aprendizaje automático. Sin embargo, la diferencia entre ellos radica en su propósito y función. Un regularizer tiene como objetivo reducir la complejidad del modelo agregando restricciones a sus parámetros, mientras que un normalizer transforma los datos de entrada en un formato estándar ajustando sus valores. Ambas técnicas se pueden utilizar para mejorar el rendimiento del modelo y evitar el sobreajuste.
