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

10_Wiki/Topics/AI_and_ML/Regularization-Strategies.md

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+title: Regularization Strategies
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 # Regularization Strategies (규제 전략)
@@ -20,10 +29,36 @@ last_reinforced: 2026-04-26
     - **Early Stopping:** 검증 오차가 오르기 시작하는 시점에 학습을 중단.
 - **의의:** AI 모델이 훈련 데이터의 노이즈까지 외워버리는 부작용을 막고, 본질적인 패턴만을 학습하게 유도하는 '최적화의 윤리'와 같은 역할.
 
-## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
+## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
 - **과거 데이터와의 충돌:** 규제가 강할수록 정확도가 떨어진다는 우려는 이제 '검증 데이터'에 대한 일반화 성능 향상으로 상쇄되며, 현대 딥러닝에서는 드롭아웃과 배치 정규화(Batch Norm)를 함께 사용하는 것이 사실상의 표준 아키텍처가 됨.
 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 에이전트의 미세 조정 시, 소량의 데이터로도 범용적인 성능을 유지하기 위해 가중치 감쇠(Weight Decay)와 조기 종료 프로토콜을 필수적으로 가동함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
 - [[Overfitting-and-Underfitting|Overfitting-and-Underfitting]], [[Optimization-in-AI|Optimization-in-AI]], [[Normalization-Strategies|Normalization-Strategies]], [[Performance-Metrics-in-AI|Performance-Metrics-in-AI]]
 - **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Regularization-Strategies.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 |