feat: Wiki 지식 자산 업데이트 - UX Scenarios, Frontend, Game Design, Topics 추가 [2026-05-08]

10_Wiki/Topics/AI_and_ML/Hyperparameters.md

@@ -1,9 +1,21 @@
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-id: [[P-Reinforce|P-Reinforce]]-AUTO-HYPA-001
-category: Unified
+id: wiki-2026-0508-hyperparameters
+title: Hyperparameters
+category: 10_Wiki/Topics
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-tags: [auto-reinforced, hyper[[Parameter|Parameter]]s, model-tuning, [[Optimization|Optimization]], machine-learning, learning-rate]
+tags: [auto-reinforced, hyperParameters, model-tuning, Optimization, machine-learning, learning-rate]
+raw_sources: []
 last_reinforced: 2026-04-20
+github_commit: pending
+inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
+tech_stack:
+  language: unspecified
+  framework: unspecified
 ---
 
 # [[Hyperparameters|Hyperparameters]]
@@ -22,7 +34,7 @@ last_reinforced: 2026-04-20
 2.  **왜 중요한가?**:
     *   동일한 데이터와 모델이라도 하이퍼파라미터 설정에 따라 천재가 되거나 바보가 될 수도 있음. (Optimization의 성배)
 
-## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
+## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
 - **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 인간 전문가의 감(Experience)에 의존하는 '블랙 아트 정책'이었으나, 현대 정책은 AI가 스스로 최적의 하이퍼파라미터를 찾는 'AutoML 정책' 및 '베이지안 최적화 정책'으로 자동화됨(RL Update).
 - **정책 변화(RL Update)**: 거대 모델([[Foundation-Models|Foundation-Models]]) 시대에는 한 번의 학습 비용이 너무 커서, 작은 모델에서 최적 값을 찾은 뒤 이를 거대 모델로 확장 적용하는 '스케일링 법칙 기반 튜닝 정책'이 핵심이 됨. (Scaling-Laws와 연결)
 
@@ -30,3 +42,52 @@ last_reinforced: 2026-04-20
 - [[Optimization|Optimization]], [[Gradient-Descent|Gradient-Descent]], Scaling-Laws, [[Foundation-Models|Foundation-Models]], [[Efficiency|Efficiency]]
 - **Modern Tech/Tools**: Optuna, Ray Tune, Weights & Biases (W&B), Grid [[Search|Search]], Random Search.
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+
+## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
+
+**언제 이 지식을 쓰는가:**
+- *(TODO)*
+
+**언제 쓰면 안 되는가:**
+- *(TODO)*
+
+## 🧪 검증 상태 (Validation)
+
+- **정보 상태:** needs_review
+- **출처 신뢰도:** A
+- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
+
+## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
+
+- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
+- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
+- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
+
+## 🕓 변경 이력 (Changelog)
+
+| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
+|------|-----------|-----------|--------|
+| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
+
+## 💻 코드 패턴 (Code Patterns)
+
+**패턴 1:** *(TODO: 이 프로젝트 컨벤션 반영한 구조 스켈레톤)*
+
+```text
+# TODO
+```
+
+## 🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)
+
+**선택 A를 써야 할 때:**
+- *(TODO)*
+
+**선택 B를 써야 할 때:**
+- *(TODO)*
+
+**기본값:**
+> *(TODO)*
+
+## ❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)
+
+- **[안티패턴]:** *(TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)*