머신러닝 모델의 과적합(Overfitting)을 방지하기 위한 정규화(Regularization) 기법 중 L1 정규화, L2 정규화, 드롭아웃(Dropout)의 원리와 각각의 특징, 그리고 언제 어떤 기법을 사용하는 것이 적절한지 비교 설명해 주세요.

면접관님, 머신러닝 모델의 과적합을 방지하기 위한 정규화 기법에 대해 설명드리겠습니다.

L1 정규화는 가중치의 절대값 합을 손실 함수에 추가하여, 일부 가중치를 정확히 0으로 만듭니다. 이는 모델의 특성 선택(Feature Selection) 효과를 가져와, 중요하지 않은 특성을 제거하여 모델을 단순화합니다. 따라서, 모델의 해석력을 높이고 싶거나, 데이터에 관련 없는 특성이 많다고 판단될 때 유용합니다.

L2 정규화는 가중치의 제곱 합을 손실 함수에 추가하여, 가중치 값을 전반적으로 작게 만듭니다. 이는 모든 특성을 활용하되, 각 특성이 모델에 미치는 영향을 줄여 과적합을 방지합니다. L2 정규화는 일반적으로 L1보다 성능이 좋으며, 대부분의 경우에 기본적으로 적용해볼 만한 좋은 선택입니다.

드롭아웃은 신경망 학습 시 각 레이어의 뉴런을 무작위로 비활성화하는 기법입니다. 이는 각 뉴런이 특정 특성에 과도하게 의존하는 것을 막고, 앙상블 효과를 통해 일반화 성능을 향상시킵니다. 드롭아웃은 특히 깊은 신경망 모델에서 과적합을 줄이는 데 효과적입니다.

어떤 기법을 사용할지는 데이터의 특성, 모델의 복잡도, 그리고 원하는 결과에 따라 달라집니다. 특성 선택이 중요하다면 L1, 전반적인 가중치 감소가 필요하면 L2, 깊은 신경망에서는 드롭아웃을 고려해볼 수 있습니다. 물론, 여러 기법을 함께 사용하는 것도 좋은 방법입니다.