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

10_Wiki/Topics/AI_and_ML/Overfitting.md

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-id: [[P-Reinforce|P-Reinforce]]-AUTO-OVER-001
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+title: Overfitting
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+tags: [auto-reinforced, overfitting, machine-learning, model-evaluation, generalization, Deep-Learning]
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 last_reinforced: 2026-04-20
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+inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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 # [[Overfitting|Overfitting]]
@@ -24,7 +33,7 @@ last_reinforced: 2026-04-20
     *   **Early Stopping**: 실전 성능이 떨어지기 직전에 학습을 멈춤.
     *   **Dropout**: 학습 시 신경망의 일부 노드를 무작위로 꺼서 의존성 분산.
 
-## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
+## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
 - **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 과적합을 무조건 피해야 할 정책으로 보았으나, 현대 정책은 충분히 과적합된 모델에서 '그로킹(Grokking)'이라는 갑작스러운 일반화 정책이 나타난다는 점을 발견하여 이를 연구함(RL Update).
 - **정책 변화(RL Update)**: 거대 모델 정책(LLM 등)에서는 파라미터가 압도적으로 많음에도 불구하고 데이터가 워낙 방대하여 과적합보다는 오히려 지식이 부족한 '과소적합(Underfitting)'이나 데이터 바닥남 정책을 걱정하는 시대로 변화함.
 
@@ -32,3 +41,29 @@ last_reinforced: 2026-04-20
 - [[L2-Regularization|L2-Regularization]], [[Noise|Noise]], [[Machine Learning (ML)|Machine Learning (ML)]], Deep Learning (DL), [[Optimization|Optimization]]
 - **Modern Tech/Tools**: Dropout, Weight decay, Augmentation, Cross-validation.
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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 |