단어 뜻
- 데이터를 표준 범위 또는 분포로 스케일링하는 프로세스를 나타냅니다. - 0의 평균과 단위 분산을 갖도록 데이터를 변환하는 것을 설명합니다. - 특정 범위 또는 척도에 맞게 값을 조정하는 것에 대해 이야기합니다.
- 과적합을 방지하기 위해 모델의 손실 함수에 페널티 항을 추가하는 과정을 나타냅니다. - 일반화 성능을 향상시키기 위해 모델의 복잡성을 줄이는 기술을 설명합니다. - 극단적인 값을 피하기 위해 모델의 매개변수에 제약 조건을 도입하는 방법에 대해 이야기합니다.
두 단어가 갖는 유사한 의미
- 1둘 다 기계 학습에 사용되는 기술입니다.
- 2둘 다 성능 향상을 위해 데이터 또는 모델을 수정하는 것을 포함합니다.
- 3둘 다 과적합을 방지하고 일반화를 개선하는 데 사용됩니다.
- 4둘 다 다양한 유형의 모델 및 데이터 세트에 적용할 수 있습니다.
- 5둘 다 적절한 매개변수와 설정을 신중하게 고려해야 합니다.
두 단어의 차이점은?
- 1목적: Normalization는 데이터를 표준 범위로 확장하는 데 사용되며, regularization는 과적합을 방지하고 일반화를 개선하는 데 사용됩니다.
- 2방법: Normalization 데이터 값을 조정하고 regularization 모델의 매개변수 또는 손실 함수를 수정합니다.
- 3효과: Normalization 데이터의 일관성과 비교 가능성을 보장하는 동시에 regularization 모델의 복잡성을 줄이고 일반화 능력을 향상시킵니다.
- 4응용 프로그램: Normalization는 일반적으로 데이터 전처리에 사용되는 반면 regularization는 일반적으로 모델 학습 중에 적용됩니다.
- 5유형: Normalization에는 최소-최대 스케일링 및 z-점수 스케일링과 같은 다양한 유형이 있는 반면 regularization에는 L1 및 L2 정규화와 같은 다양한 방법이 있습니다.
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이것만 기억하세요!
Normalization과 regularization는 모두 성능 향상을 위해 기계 학습에 사용되는 기술입니다. 그러나 목적, 방법, 효과, 적용 및 유형이 다릅니다. Normalization 데이터를 표준 범위 또는 분포로 스케일링하는 반면, regularization는 모델의 파라미터 또는 손실 함수를 수정하여 과적합을 방지하고 일반화를 개선합니다.
