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

10_Wiki/Topics/AI_and_ML/Non-parametric-Models.md

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+title: Non parametric Models
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+inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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 # Non-parametric Models (비모수 모델)
@@ -19,10 +31,59 @@ last_reinforced: 2026-04-26
     - **[[Overfitting|Overfitting]] Risk:** 데이터의 노이즈까지 학습할 위험이 있어 적절한 규제가 필수적임.
 - **의의:** 데이터의 패턴이 매우 복잡하거나 사전 지식이 부족한 도메인에서, 고정된 선형 모델보다 훨씬 높은 적응력을 발휘함.
 
-## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
+## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
 - **과거 데이터와의 충돌:** 비모수 모델은 매개변수가 '없다'는 뜻이 아니라, 그 수가 고정되지 않았음을 의미함. 최근에는 가우시안 프로세스(Gaussian Processes)나 베이지안 비모수 모델 등을 통해 불확실성까지 정밀하게 측정하는 방향으로 고도화됨.
 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 에이전트의 작업 소요 시간 예측이나 이상 탐지(Anomaly Detection) 시, 데이터의 분포를 미리 예단하지 않기 위해 비모수적 접근법인 커널 밀도 추정(KDE)이나 랜덤 포레스트를 적극 활용함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
 - [[K-Nearest-Neighbors-K-NN|K-Nearest-Neighbors-K-NN]], Decision-Trees-and-Random-Forests, [[Support-Vector-Machines|Support-Vector-Machines]]-SVM, [[Instance-based-Learning|Instance-based-Learning]]
 - **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Non-parametric-Models.md
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+## 🤖 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.)*
+
+## 🧬 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)
+
+| 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)
+
+**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)*