Normalization & Regularization (정규화, 표준화, 정칙화) 강의내용 중 이상한 부분이 있어서 문의 드립니다..
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15:03 부분에서 강의 장표에 나와있는 L2 Regularization 하고 L2 Regularization 이 순서가 올바르지 않은 것 같아요.. L1 Regularization 이 고차원 데이터와 희소 데이터를 다룰 때 유용한 거 아닌가요..?
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.
jung5966님께서 말씀하신 부분에 대해 답변 드리겠습니다. 강의 장표에서 L2 Regularization과 L1 Regularization의 설명 순서나 내용이 잘못된 것처럼 느껴지셨군요. 일반적으로 L1 Regularization은 고차원 데이터와 희소 데이터를 다룰 때 유용한 특성을 가지고 있습니다. 이와 비교해 L2 Regularization은 모든 feature들을 작게 만들면서 오버피팅을 방지하는 데 사용됩니다. L1 Regularization은 특정 feature의 중요성을 감소시키고, feature selection에도 효과적입니다.
만약 강의에서 해당 부분에 대해 실제로 잘못 설명되었다면, 이는 주의 깊게 검토되어야 할 사항입니다. 강의의 오류나 혼란스러운 부분이 있을 경우, 강의를 제공한 지식공유자에게 직접 수강 전 문의 게시판을 통해 질문하셔서 보다 명확한 답변을 받으실 수 있습니다.
궁금한 점이 해결되기를 바랍니다. 감사합니다.
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