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

10_Wiki/Topics/AI_and_ML/Mean-Absolute-Error-MAE.md

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+title: Mean Absolute Error MAE
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 # Mean Absolute Error (MAE, 평균 절대 오차)
@@ -19,10 +28,36 @@ last_reinforced: 2026-04-26
     - **[[Interpretability|Interpretability]]:** 오차의 단위가 타겟 변수의 단위와 동일하여 "평균적으로 얼마의 차이가 난다"라는 직관적 이해 가능.
 - **의의:** 금융 데이터 분석이나 기상 예측처럼 소수의 예외적인 데이터가 전체 모델을 흔들지 않아야 하는 견고한(Robust) 시스템 설계의 핵심 지표.
 
-## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
+## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
 - **과거 데이터와의 충돌:** 미분이 불가능한 지점(오차가 0일 때)이 있어 최적화에 불리하다는 전통적 비판이 있었으나, 현대 딥러닝 프레임워크는 이를 수치적으로 해결하여 역전파 과정에서 안정적으로 사용 가능하게 함.
 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 에이전트의 작업 소요 시간 예측 모델 평가 시, 비정상적으로 긴 작업 시간이 전체 성능 통계를 왜곡하지 않도록 MAE를 주 평가지표로 사용함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
 - [[Mean-Squared-Error-MSE|Mean-Squared-Error-MSE]], [[Loss-Functions-Foundations|Loss-Functions-Foundations]], [[Manhattan-Distance|Manhattan-Distance]], [[Supervised-Learning-Foundations|Supervised-Learning-Foundations]]
 - **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Mean-Absolute-Error-MAE.md
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+## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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+**언제 이 지식을 쓰는가:**
+- *(TODO)*
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+**언제 쓰면 안 되는가:**
+- *(TODO)*
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+## 🧪 검증 상태 (Validation)
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+- **정보 상태:** needs_review
+- **출처 신뢰도:** A
+- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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+## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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+- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
+- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
+- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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+## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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+| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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+| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |