SageMaker에서 훈련된 ML 모델이 과적합(overfitting)되었고, 훈련 세트에 관련 없는 특징(feature)들이 포함되어 있습니다. 과적합을 줄이고 불필요한 특징의 영향을 완화하기 위해 엔지니어는 어떤 조치를 취해야 할까요?

L1 정규화(Lasso)는 모델의 가중치에 절대값 페널티를 추가하여 일부 가중치를 0으로 만듭니다. 이는 관련 없는 특징의 가중치를 0으로 만들어 특징 선택 효과를 가져오므로, 과적합을 줄이고 불필요한 특징의 영향을 완화하는 데 효과적입니다. 훈련 반복 횟수를 늘리는 것은 과적합을 악화시킬 수 있고, 줄이는 것은 모델이 충분히 학습되지 못하게 할 수 있습니다. SageMaker Debugger는 모델 훈련 중 문제를 진단하는 도구이지, 직접 정규화를 적용하는 기능은 아닙니다.