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

10_Wiki/Topics/AI_and_ML/Overfitting-and-Underfitting.md

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+title: Overfitting and Underfitting
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+inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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 # Overfitting and Underfitting (과적합과 과소적합)
@@ -18,10 +27,36 @@ last_reinforced: 2026-04-26
     - **Underfitting 해결:** 모델 복잡도 증가, 더 많은 학습 반복, 특징 공학(Feature Engineering)을 통한 정보 보강. 모델을 더 '똑똑하게' 만듦.
 - **의의:** AI 모델의 성능을 평가할 때 단순한 정확도가 아닌 '학습 곡선(Learning Curve)'을 통해 모델의 현재 상태를 진단하고 처방을 내리는 결정적인 기준.
 
-## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
+## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
 - **과거 데이터와의 충돌:** 과적합은 무조건 피해야 할 악으로 여겨졌으나, 최근 초거대 모델(LLM)에서는 학습 데이터를 완전히 외우는 단계를 넘어 더 학습시킬 때 오히려 일반화 성능이 다시 좋아지는 '더블 디센트(Double Descent)' 현상이 발견되어 최적화 전략의 패러다임이 변하고 있음.
 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 에이전트의 학습 과정에서 검증 오차(Validation Loss)가 상승하는 지점을 실시간 모니터링하여, 최적의 일반화 시점에서 학습을 종료하는 자동 조기 종료 프로토콜을 적용함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
 - [[Normalization-Strategies|Normalization-Strategies]], Cross-Validation-Techniques, HyperParameter-Optimization, [[Loss-Functions-Foundations|Loss-Functions-Foundations]]
 - **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Overfitting-and-Underfitting.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 |