한글로는 둘다 정규화지만 영어로는 다르다.
하나는 모델이 학습 편하게 할라고하는것이고,
하나는 모델의 성능(과적합 방지)을 높이기 위한 것이다.

개념 : 모델에 데이터를 입력하기 전에 데이터의 범위(scale)를 일정하게 조정(예를들어 너무 큰 범위를 0~1 로 조정)
목적 : 모델이 더 빠르고 안정적으로 학습하도록 돕는다.

개념: 모델이 훈련 데이터에 너무 과하게 맞춰지는 과적합(overfitting)을 방지하기 위하여
목적 : 모델의 성능을 높이는 것