실제로 어떻게 쓰이나요?
아래 예문들을 통해 각 단어가 어떤 상황에서 어떻게 쓰일 수 있는지 감을 잡아보세요!
regularizer
예문
The L1 regularizer is used to encourage sparsity in the model. [regularizer: noun]
L1 정규화기는 모델의 희소성을 장려하는 데 사용됩니다. [정규화:명사]
예문
We can use a regularizer to prevent the model from overfitting the training data. [regularizer: verb]
정규화를 사용하여 모델이 학습 데이터를 과적합하는 것을 방지할 수 있습니다. [정규화 : 동사]
normalizer
예문
We need to apply a normalizer to the data before training the model. [normalizer: noun]
모델을 학습하기 전에 데이터에 정규화를 적용해야 합니다. [노멀라이저:명사]
예문
The MinMaxScaler is a type of normalizer that scales the data to a fixed range. [normalizer: noun]
MinMaxScaler는 데이터를 고정 범위로 조정하는 노멀라이저 유형입니다. [노멀라이저:명사]
추가로 알아두면 좋아요
어떤 단어가 더 많이 쓰이나요?
Normalizer 는 일상 언어, 특히 통계 및 데이터 분석의 맥락에서 regularizer 보다 더 일반적으로 사용됩니다. 그러나 두 용어 모두 기술적이며 초급 ESL 학습자에게는 익숙하지 않을 수 있습니다.
어떤 단어가 더 포멀한가요?
regularizer와 normalizer는 모두 데이터 과학 및 기계 학습에 사용되는 기술 용어이므로 어조가 더 형식적입니다. 일상적인 대화나 일상적인 글쓰기에 사용되지 않을 것입니다.
