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

10_Wiki/Topics/AI_and_ML/Model-Ensemble-Methods.md

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-id: ML-ENS-001
-category: Unified
+id: wiki-2026-0508-model-ensemble-methods
+title: Model Ensemble Methods
+category: 10_Wiki/Topics
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 tags: [machine-learning, ensemble, bagging, boosting, stacking, model-performance]
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+inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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+  language: unspecified
+  framework: unspecified
 ---
 
 # Model Ensemble Methods (모델 앙상블 기법)
@@ -19,10 +31,59 @@ last_reinforced: 2026-04-26
     - **Stacking:** 여러 모델의 예측 결과를 다시 입력값으로 사용하여 최종 모델(Meta-learner)이 판단하게 함.
 - **의의:** 캐글(Kaggle) 등 데이터 경진대회와 실무에서 가장 높은 성능을 내기 위해 반드시 사용되는 '성능의 마침표'와 같은 기술.
 
-## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
+## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
 - **과거 데이터와의 충돌:** 모델이 많을수록 좋다는 믿음에서 벗어나, 모델 간의 다양성(Diversity)이 확보되지 않으면 오히려 과적합([[Overfitting|Overfitting]])만 심화될 수 있다는 경계심이 실무적인 교훈으로 자리 잡음.
 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 에이전트의 중요 의사결정(지식 삭제 여부 등) 시, 서로 다른 아키텍처를 가진 3개 이상의 모델 응답을 앙상블하여 최종 결정을 내리는 '합의 알고리즘'을 적용함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
 - Decision-Trees-and-Random-Forests, [[Supervised-Learning-Foundations|Supervised-Learning-Foundations]], [[Gradient-Descent|Gradient-Descent]]-Foundations, HyperParameter-Optimization
 - **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Model-[[Ensemble-Methods|Ensemble-Methods]].md
+
+## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
+
+**언제 이 지식을 쓰는가:**
+- *(TODO)*
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+**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.)*
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+## 🧬 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.
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+## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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+| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
+|------|-----------|-----------|--------|
+| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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+## 💻 코드 패턴 (Code Patterns)
+
+**패턴 1:** *(TODO: 이 프로젝트 컨벤션 반영한 구조 스켈레톤)*
+
+```text
+# TODO
+```
+
+## 🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)
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+**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)*