นอร์มัลไลเซชัน(non-man-lai-say-chan)
Arti
1Kata BendaC1
normalisasi
proses mengembalikan sesuatu ke keadaan normal atau kondisi standar, khususnya digunakan dalam konteks teknis seperti desain basis data, statistik, atau ilmu data
Contoh
ก่อนที่gòn têeก่อนที่gòn têesebelum (sebagai pengantar klausa)เราraoเราrao1kita; kami2aku; saya (informal/regional)จะjàจะjà1akan; bakal (dalam hasil bersyarat)2hampir; akan segera (masa depan dekat, sering bersama กำลังจะ)3akan (penanda masa depan/niat)วิเคราะห์wí-króวิเคราะห์wí-krómenganalisisข้อมูลkôr moonข้อมูลkôr moon1data (komputasi)2informasi; data (non-count)ชุดchútชุดchút1set; koleksi2setelan; jas; seragam3seri; rangkaian; kelompok4kata penggolong untuk set/pakaian/peralatanนี้néeนี้née1ini (dekat dengan penutur)2yang ini3ini; (waktu/topik) saat iniเราraoเราrao1kita; kami2aku; saya (informal/regional)ต้องdtôngต้องdtông1pasti; tentu akan2harus; mestiทำtamทำtam1memasak; menyiapkan makanan2melakukan; membuat3melakukan atau melaksanakan pekerjaan4bertindak; berperilaku5menyebabkan; membuatนอร์มัลไลเซชันnon-man-lai-say-chanนอร์มัลไลเซชันnon-man-lai-say-channormalisasiก่อนgònก่อนgòn1sebelumnya; terdahulu; yang lalu2sebelum; lebih awal; sebelumnya; terlebih dahulu
Sebelum kita menganalisis kumpulan data ini, kita harus melakukan normalisasi terlebih dahulu.
3 contoh lagiTampilkan lebih sedikit
การทำgaan tamนอร์มัลไลเซชันnon-man-lai-say-chanในnaiฐานข้อมูลtăan kôr-moonจะjàช่วยchûuaiลดlótความซ้ำซ้อนkwaam sám sónและláeป้องกันbpông ganความผิดพลาดkwaam pìt plâatของkŏngข้อมูลkôr moonได้dâi
Melakukan normalisasi dalam basis data membantu mengurangi redundansi dan mencegah anomali data.
ในnaiกระบวนgrà-buuanการเรียนรู้ของเครื่องgaan riian-róo kŏng krêuuangนอร์มัลไลเซชันnon-man-lai-say-chanเป็นbpenขั้นตอนkân dtonสำคัญsăm-kanที่têeช่วยให้chûuai hâiโมเดลmoh-daynประมวลผลbprà-muuan pŏnข้อมูลkôr moonที่têeมีmeeสเกลsà-genต่างกันdtàang ganได้dâiอย่างมีประสิทธิภาพyàang mee bprà-sìt-tí-pâap
Dalam proses pembelajaran mesin, normalisasi adalah langkah krusial yang membantu model memproses data dengan skala yang berbeda secara efisien.
หากhàakเราraoข้ามขั้นkâam kânตอนdtonนอร์มัลไลเซชันnon-man-lai-say-chanไปbpaiอัลกอริทึมan-goh-rí-tûmอาจจะàat jàให้hâiน้ำหนักnám nàkกับgàpตัวแปรdtuua bpraeที่têeมีค่าmee kâaตัวเลขdtuua lêkสูงsŏongมากmâakเกินgernความเป็นจริงkwaam bpen jing
Jika kita melewatkan langkah normalisasi, algoritme mungkin memberikan bobot tinggi yang tidak realistis pada variabel dengan nilai numerik yang besar.