데이터 정규화가 머신러닝 모델 성능에 미치는 영향

데이터 정규화는 서로 다른 척도를 가진 수치형 피처를 공통된 범위로 변환하여 특정 변수가 모델 학습을 왜곡하지 않도록 제어하는 필수적인 설계 결정이다. 정규화가 부재하거나 학습과 운영 환경 간의 정규화 파라미터가 불일치할 경우, 모델은 학습 속도가 저하되거나 배포 후 예측 성능이 급격히 떨어지는 모델 드리프트 현상을 겪게 된다. 본 아티클은 Min-max scaling, Z-score standardization 등 주요 기법의 특성을 비교하고, 기업 환경에서 MLOps 인프라를 통해 정규화 로직을 표준화하는 방안을 제시한다. 이를 통해 데이터 사이언티스트는 모델의 재현성을 높이고 규제 준수를 위한 감사 가능성을 확보할 수 있다.