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id: AI-OPT-CORE-001
category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
confidence_score: 1.0
tags: [ai, [[Deep-Learning|Deep-Learning]], [[Optimization|Optimization]], loss-function, training, convergence]
last_reinforced: 2026-04-26
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# Optimization in AI (AI에서의 최적화)

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "데이터의 바다에서 모델의 '오답'을 최소화하는 최적의 가중치를 발굴하여, 기계의 계산을 지능의 통찰로 승화시켜라" — 신경망 모델의 예측값과 실제값 사이의 오차(Loss)를 줄이기 위해 모델의 파라미터를 반복적으로 조정하여 최적의 성능을 끌어내는 과정.

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
- **추출된 패턴:** "Empirical Risk Minimization and Gradient Flow" — 주어진 학습 데이터에 대해 손실 함수의 기울기를 따라가며 위험을 최소화하는 동시에, 보지 못한 데이터에도 잘 작동하도록 일반화(Generalization) 성능을 확보하는 균형 잡힌 최적화 패턴.
- **AI 최적화의 3대 요소:**
    - **Objective Function (Loss):** 줄여야 할 목표 (예: MSE, Cross Entropy).
    - **Optimizer:** 어떻게 줄일 것인가 (예: SGD, Adam, RMSProp).
    - **[[Regularization|Regularization]]:** 너무 지나치게 학습하지 않도록 제어 (예: Dropout, Weight Decay).
- **의의:** AI 모델이 단순한 수식의 나열에서 학습을 통해 '능력'을 획득하게 만드는 실질적인 지능 구현의 심장.

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
- **과거 데이터와의 충돌:** 단순히 학습 오차를 0으로 만드는 것이 목표였던 시절을 지나, 이제는 '평평한 최적점(Flat Minima)'을 찾아야 모델의 일반화 성능이 좋아진다는 관점이 정립되어 이를 유도하는 최적화 기법(SAM 등)이 주목받고 있음.
- **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 대규모 언어 모델 학습 시, 수렴 속도와 최종 성능의 균형을 위해 학습률 스케줄링(Learning Rate Scheduling)과 AdamW 최적화 도구를 결합한 표준 파이프라인을 가동함.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- [[Optimization-Algorithms|Optimization-Algorithms]], Gradient-Descent-Foundations, Loss-Functions-Foundations, [[Hyperparameter-Optimization|HyperParameter-Optimization]]
- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Optimization-in-AI.md
