L1 Regularization

L1 정규화

6개 레벨

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.

L1 정규화 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. WHAT

Lv 2. 손실 함수와 모델 복잡도를 조절하여 과적합과 과소적합 문제를 해결할 수 있어요

Lv 3. 희소 행렬을 통한 특성 선택과 과적합 방지 방법을 다룰 수 있어요

Lv 4. 모델의 복잡도를 줄이고 과적합을 방지하기 위한 정규화 파라미터를 튜닝할 수 있어요

로그인하고 더 많은 레벨을 확인하세요

Lv 5. L1 정규화의 최적화 알고리즘과 서브그래디언트 방법을 효과적으로 적용할 수 있어요

Lv 6. L1 정규화의 통계적 특성과 수렴성을 이론적으로 분석할 수 있어요

이 스킬로 지원할 수 있는 채용공고