과적합 방지 기법에 대해서 알아보자과적합 방지 기법과적화란 머신러닝이나 딥러닝에서 학습 데이터에 지나치게 최적화 되게 학습이 되는 경우를 뜻한다.이는 새로운 데이터에 대한 예측 즉 일반화 능력이 떨어지는 현상을 뜻한다. 이때 주로 노이즈 까지 학습을 하게 되어 불필요하게 복잡해지며 학습한 이외의 값에 대해서는매우 취약하다는 단점을 가지고있다.  정규화정규화는 입력 데이터의 분포를 일정한 범위로 조정을 해서, 모델의 학습을 안정화 시키고 성능을 향상 시키는 기법이다. 정규화는 데이터의 분포가 편항이 되어있을때, 혹은 데이터의 크기 차이로 인한 가중치를 제거하기 위하여사용을 하는데 이는 평균을 0으로 잡고 데이터를 값이 아닌 평균에서의 멀어짐을 기준으로 변경을 시킴으로써단위가 다르거나 차이가 나는 값에 값의..