정규화는 모델의 과적합 문제를 효과적으로 해결할 수 있는 기계 학습의 강력한 기술입니다. 과적합은 모델이 훈련 데이터를 너무 잘 학습하여 지나치게 전문화되어 보이지 않는 데이터에 대해 잘 일반화하지 못하는 경우에 발생합니다. 정규화는 페널티 기간을 추가하여 이 문제를 완화하는 데 도움이 됩니다.