L1과 L2 정규화의 차이, 파이썬 코드로 배우는 머신러닝 성능 최적화 기법
머신러닝 모델의 성능을 향상시키는 데 있어 L1과 L2 정규화는 핵심적인 역할을 합니다. 이 두 기법의 차이를 이해하고 적절히 활용하는 것은 데이터 과학자와 머신러닝 엔지니어에게 필수적인 skill로 자리잡았습니다. 본 글에서는 L1과 L2 정규화의 개념부터 실제 파이썬 코드 구현까지 자세히 알아보겠습니다. 1. 정규화의 개념과 중요성: 과적합 문제 해결하기 정규화(Regularization)는 머신러닝 모델이 학습 데이터에 과도하게 맞춰지는 과적합(Overfitting) 문제를