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정규화 기법
L1 정규화(Lasso)나 L2 정규화(Ridge)는 모델의 복잡성을 줄여 과적합을 방지하는 데 사용된다. 이는 불필요한 피처의 영향을 줄이고 모델이 더 일반화된 패턴을 학습하도록 돕는다. 정규화 기법은 모델의 성능을 안정적으로 유지하
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이상치 처리, 결측치 보완, 데이터 정규화 등의 기법을 적용하여 데이터 품질을 향상시킬 수 있습니다.
모델 개선: 예측 모델의 개선은 정확성 향상을 위해 필요한 요소입니다. 모델의 복잡성과 성능, 계산 비용 등을 고려하여 적절한 모델을
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이상치를 제거하고, 정규화를 수행하며, 데이터 샘플링을 통해 균형 잡힌 학습 데이터를 제공하는 것이 필수적입니다."
- 이노션에서 데이터 엔지니어로서 기여하고 싶은 부분은 무엇인가요?
"이노션의 데이터 파이프라인을 최적화하여 실
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