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Normalization & Regularization (Chuẩn hóa, Tiêu chuẩn hóa, Chính quy hóa)

Normalization & Regularization (정규화, 표준화, 정칙화) 강의내용 중 이상한 부분이 있어서 문의 드립니다..

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jung5966

1 câu hỏi đã được viết

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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..?

머신러닝 딥러닝 통계 인공지능(ai) 확률과-통계

Câu trả lời 1

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communityai8509

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.

스킬생성 후 업데이트.

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강의 화면이랑 조금 달라 문의드립니다.

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강의 업데이트

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