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

10_Wiki/Topics/AI_and_ML/Monte-Carlo-Methods.md

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-id: [[P-Reinforce|P-Reinforce]]-AUTO-MCMT-001
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+title: Monte Carlo Methods
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+inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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 # [[Monte-Carlo-Methods|Monte-Carlo-Methods]]
@@ -21,7 +30,7 @@ last_reinforced: 2026-04-20
 2.  **활용 분야**:
     *   복잡한 금융 파생상품 가치 평가, 원자핵 물리 실험 시뮬레이션, 바둑 AI의 수 읽기 등. (Deep Learning (DL)와 연결)
 
-## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
+## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
 - **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 연산 속도 정책 때문에 샘플링 횟수를 제한했으나, 현대 정책은 강력한 컴퓨팅 파워 정책을 바탕으로 수억 번의 시뮬레이션을 돌려 극도의 정밀도 정책을 확보하는 '무차별 대입형 몬테카를로 정책'이 가능해짐(RL Update).
 - **정책 변화(RL Update)**: 강화 학습의 핵심인 '몬테카를로 트리 탐색(MCTS)' 정책은 모든 경로를 다 가보는 대신 가망 있는 곳만 무작위로 찔러보며 최적의 수를 찾아냄으로써 알파고 탄생의 결정적 정책 토대가 됨. ([[Markov-Decision-Processes|Markov-Decision-Processes]]와 연결)
 
@@ -29,3 +38,29 @@ last_reinforced: 2026-04-20
 - [[Inferential-Statistics|Inferential-Statistics]], [[Markov-Decision-Processes|Markov-Decision-Processes]], Deep Learning (DL), [[Optimization|Optimization]], [[Search-Optimization|Search-Optimization]]
 - **Modern Tech/Tools**: MCTS (Monte Carlo Tree [[Search|Search]]), Gibbs sampling, Markov Chain Monte Carlo (MCMC).
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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 |