단어 뜻
- 모델의 과적합을 방지하기 위해 기계 학습에 사용됩니다. - 모델의 손실 함수에 벌점 항을 추가하는 수학 함수를 나타냅니다. - 매개변수에 제약 조건을 추가하여 모델의 복잡성을 줄이는 데 도움이 되는 기술에 대해 이야기합니다.
- 데이터를 표준 형식으로 변환하기 위해 통계에 사용됩니다. - 기능의 값을 고정된 범위로 조정하는 기술을 나타냅니다. - 데이터 세트의 값을 평균이 0이고 표준 편차가 1이 되도록 조정하는 방법에 대해 이야기합니다.
두 단어가 갖는 유사한 의미
- 1둘 다 데이터 과학 및 기계 학습에 사용되는 기술입니다.
- 2둘 다 입력 데이터 또는 모델 매개 변수 수정을 포함합니다.
- 3둘 다 모델의 성능을 향상시키는 것을 목표로 합니다.
- 4둘 다 모델의 과적합을 방지하는 데 사용할 수 있습니다.
두 단어의 차이점은?
- 1목적: Regularizers 모델의 복잡성을 줄이는 것을 목표로 하고 normalizers 데이터를 표준 형식으로 변환하는 것을 목표로 합니다.
- 2함수: Regularizers 모델의 손실 함수에 벌점 항을 추가하고 normalizers 데이터 값을 조정합니다.
- 3응용 프로그램: Regularizers 는 모델 매개변수에 적용되고 normalizers 는 입력 데이터에 적용됩니다.
- 4효과: Regularizers 모형의 분산을 줄이고 데이터의 척도를 줄일 normalizers 있습니다.
- 5예: 일반적인 regularizers 유형에는 L1, L2 및 ElasticNet이 포함되며 일반적인 normalizers 유형에는 MinMaxScaler, StandardScaler 및 RobustScaler가 포함됩니다.
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이것만 기억하세요!
Regularizer 와 normalizer 는 모두 데이터 과학 및 기계 학습에 사용되는 기술입니다. 그러나 그들 사이의 차이점은 목적과 기능에 있습니다. regularizer 는 매개변수에 제약 조건을 추가하여 모델의 복잡성을 줄이는 것을 목표로 하는 반면, normalizer 는 값을 조정하여 입력 데이터를 표준 형식으로 변환하는 것을 목표로 합니다. 두 기법 모두 모델의 성능을 개선하고 과적합을 방지하는 데 사용할 수 있습니다.
