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Regularization

정규화 기법
6개 레벨
정규화는 모델의 복잡성을 줄여 과적합을 방지하는 기법이에요. L1 정규화와 L2 정규화가 주로 사용되며, 각각 가중치 절약과 부드러운 모델을 특징으로 해요. 이를 통해 더 일반화된 모델을 만들 수 있어요.
정규화 기법 스킬 여정을 시작하세요
6개의 레벨을 통해 체계적으로 학습하고, 커리어 성장의 기반을 다지세요.
6 레벨 로드맵
단계별 역량 인증

학습 로드맵

6개 레벨
전체 6

Lv 1. 무엇인지 알아요

  1. 1. WHAT

Lv 2. 모델의 과적합과 과소적합을 제어하여 최적의 성능을 달성할 수 있어요

Lv 3. 과적합을 방지하는 L1/L2 정규화와 Lasso/Ridge 회귀를 적용할 수 있어요

Lv 4. 과적합을 방지하고 모델의 일반화 성능을 향상시킬 수 있어요

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Lv 5. 다양한 정규화 기법을 활용하여 모델의 성능을 최적화할 수 있어요

Lv 6. 최신 정규화 기법을 딥러닝 모델에 효과적으로 적용하고 응용할 수 있어요

하위주제 (3)

Elastic Net
모델의 복잡도를 줄이고 overfitting을 방지하는 기법이에요. L1과 L2 정규화의 혼합을 사용해 변수 선택과 일반화를 동시에 도와줘요. 다양한 데이터에 대해 안정적인 성능을 발휘해요.
L1 Regularization
L1 정규화는 모델의 복잡성을 줄이고 과적합을 방지하는 기법이에요. 가중치의 절대값 합을 손실 함수에 추가하여 일부 가중치를 0으로 만드는 효과가 있어요. 이를 통해 중요한 특성만 선택될 수 있게 도와줘요.
L2 Regularization
모델의 복잡도를 줄이는 기법이에요. 가중치 제곱합에 패널티를 추가해 과적합을 방지해요. 결과적으로 더 일반화된 모델을 얻을 수 있어요.

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