นอร์มัลไลเซชัน(non-man-lai-say-chan)
Meanings
1NounC1
normalization
the process of bringing something to a normal state or standard condition, especially used in technical contexts such as database design, statistics, or data science
Examples
ก่อนที่gòn têeก่อนที่gòn têebefore (introducing a clause)เราraoเราrao1we; us2I; me (informal/regional)จะjàจะjà1will; would (in conditional results)2about to; going to (near future, often w/ กำลังจะ)3will; shall (future/intention marker)วิเคราะห์wí-króวิเคราะห์wí-kró[to] analyzeข้อมูลkôr moonข้อมูลkôr moon1data (computing)2information; data (non-count)ชุดchútชุดchút1set; collection2outfit; suit; uniform3series; batch4classifier for sets/outfits/equipmentนี้néeนี้née1this (near speaker)2this one3this; the present (time/topic)เราraoเราrao1we; us2I; me (informal/regional)ต้องdtôngต้องdtông1must; bound to2must; have toทำtamทำtam1[to] cook; prepare food2[to] do; make3[to] do; carry out (work)4[to] act; behave5[to] cause; makeนอร์มัลไลเซชันnon-man-lai-say-chanนอร์มัลไลเซชันnon-man-lai-say-channormalizationก่อนgònก่อนgòn1previous; prior; former2before; earlier; previously; first
Before we analyze this dataset, we must do normalization first.
3 more examplesShow less
การทำgaan tamนอร์มัลไลเซชันnon-man-lai-say-chanในnaiฐานข้อมูลtăan kôr-moonจะjàช่วยchûuaiลดlótความซ้ำซ้อนkwaam sám sónและláeป้องกันbpông ganความผิดพลาดkwaam pìt plâatของkŏngข้อมูลkôr moonได้dâi
Doing normalization in a database helps reduce redundancy and prevent data anomalies.
ในnaiกระบวนgrà-buuanการเรียนรู้ของเครื่องgaan riian-róo kŏng krêuuangนอร์มัลไลเซชันnon-man-lai-say-chanเป็นbpenขั้นตอนkân dtonสำคัญsăm-kanที่têeช่วยให้chûuai hâiโมเดลmoh-daynประมวลผลbprà-muuan pŏnข้อมูลkôr moonที่têeมีmeeสเกลsà-genต่างกันdtàang ganได้dâiอย่างมีประสิทธิภาพyàang mee bprà-sìt-tí-pâap
In the machine learning process, normalization is a crucial step that helps the model process data with different scales efficiently.
หากhàakเราraoข้ามขั้นkâam kânตอนdtonนอร์มัลไลเซชันnon-man-lai-say-chanไปbpaiอัลกอริทึมan-goh-rí-tûmอาจจะàat jàให้hâiน้ำหนักnám nàkกับgàpตัวแปรdtuua bpraeที่têeมีค่าmee kâaตัวเลขdtuua lêkสูงsŏongมากmâakเกินgernความเป็นจริงkwaam bpen jing
If we skip the normalization step, the algorithm might give unrealistically high weight to variables with large numerical values.