<prompt> Kwa kuzingatia aina yoyote ya data, eleza dhana ya kuhalalisha.  <response>: Urekebishaji ni mchakato ambao hutumiwa sana katika kuchakata data mapema ili kuleta maadili yaliyopimwa kwenye mizani tofauti kwa kipimo cha kawaida. Mara nyingi ni muhimu wakati vipengele katika mkusanyiko wa data vina safu au vitengo tofauti, hivyo kufanya iwe vigumu kwa baadhi ya kanuni za kujifunza kwa mashine kujifunza kwa ufanisi. Urekebishaji hufanya kazi kwa kuongeza ukubwa wa data, ili iwe ndani ya masafa mahususi, kwa kawaida kati ya 0 na 1. Kuna mbinu kadhaa za kurekebisha data, ikiwa ni pamoja na urekebishaji wa min-max, urekebishaji wa wastani, na urekebishaji wa alama z. Kila moja ya njia hizi hufanya kazi kwa kutumia fomula tofauti ya hisabati kwa data ili kusawazisha kiwango chake. Urekebishaji wa kiwango cha chini cha kiwango cha juu zaidi, kwa mfano, hupunguza thamani zote ili ziwe kati ya 0 na 1. Hii inafanikiwa kwa kutoa thamani ya chini zaidi katika kipengele kutoka kwa kila nukta ya data, kisha kugawanya matokeo kwa masafa ya kipengele. Urekebishaji wa maana, kwa upande mwingine, unahusisha kutoa thamani ya wastani ya kipengele kutoka kwa kila nukta ya data, kisha kugawanya matokeo kwa masafa ya kipengele. Hii inasababisha data kuwekwa katikati ya sifuri. Urekebishaji wa alama-Z, unaojulikana pia kama kusanifisha, unahusisha kupunguza thamani ya wastani ya kipengele kutoka kwa kila nukta ya data, kisha kugawanya matokeo kwa mkengeuko wa kawaida wa kipengele. Hii inasababisha data kuwa na usambazaji wa kawaida wa kawaida, na wastani wa sifuri na mkengeuko wa kawaida wa moja. Kwa kumalizia, kuhalalisha ni mbinu muhimu katika kuchakata data mapema ambayo husaidia kusawazisha ukubwa wa data, na kuifanya kufaa zaidi kwa algoriti fulani za kujifunza kwa mashine kufanya kazi nazo. 