Vysvětlení konceptu "scaling" v kontextu strojového učení znamená úpravu rozsahu hodnot vstupních dat tak, aby byly ve vhodném rozsahu pro model strojového učení. Tento proces je důležitý, protože mnoho algoritmů strojového učení je citlivých na rozdílné rozsahy hodnot a může vést k chybným výsledkům, pokud není provedena úprava měřítka. Scaling pomáhá zajistit, že všechny funkce mají podobný vliv na výsledky modelu a zlepšuje tak jeho výkonnost a schopnost generalizace.
Škálování je proces změny měřítka dat používaných v algoritmech strojového učení. To může zahrnovat změnu rozsahu hodnot dat pomocí normalizace, snížení rozptylu pomocí standardizace nebo použití logaritmického škálování k přiblížení rozdílů v řádech velikosti bodů dat blíže k sobě. Škálování může pomoci algoritmům strojového učení provádět přesnější a efektivnější analýzy poskytnutím více jednotného datasetu.