Rajesh Srivastava on Instagram: "Basic mistakes that break ML models in production Normalization means converting all input features to a similar scale so no single feature dominates learning. Technically, this is usually done by subtracting the mean and dividing by the standard deviation (zero mean, unit variance) or by scaling values into a fixed range like 0-1. This improves numerical stability, speeds up convergence, and helps gradient-based models train more reliably. Normalizing on the ful
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Rajesh Srivastava on Instagram: "Basic mistakes that break ML models in production Normalization means converting all input features to a similar scale so no single feature
Don't let these common mistakes derail your machine learning project. Watch this video to learn how to normalize data correctly, avoid overfitting, and ensure your model is production-ready. We'll explore the dangers of data normalization and what you can do to prevent model fragility and improve generalizability.
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