AIにおける正規化とは、データの前処理工程の一つであり、機械学習モデルの訓練において非常に重要な役割を果たします。
その主な目的は、データセット内の異なる特徴量間のスケール（尺度）の違いを解消し、すべての特徴量がモデルに対して平等な影響力を持つように調整することにあります。
例えば、あるデータセットに「年齢」という特徴量がからの範囲で、「年収」という特徴量がからの範囲で含まれていたとします。このままモデルに入力すると、数値の絶対値がはるかに大きい「年収」が、学習過程で不釣り合いに大きな影響を及ぼしやすくなります。
その結果、モデルが「年齢」のような重要な特徴量のパターンを適切に学習できず、性能が低下したり、学習が不安定になったりする可能性があります。
正規化は、このような問題を回避するために、各特徴量の値を一定の範囲、たとえばからの間や、平均がで標準偏差がになるように変換します。
この変換により、すべての特徴量の値が比較可能な尺度に統一され、モデルは各特徴量の相対的な重要度に基づいてより公平に学習を進めることができるようになります。
具体的には、勾配降下法のような最適化アルゴリズムを使用する際、正規化によって収束速度が向上し、より早く、より安定して最適な解にたどり着くことが期待できます。
このように、正規化はモデルの訓練効率と汎化性能を高めるための、データサイエンスの基礎的ながらも不可欠な技術です。