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

10_Wiki/Topics/AI_and_ML/Regularization.md

@@ -1,9 +1,18 @@
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-id: [[P-Reinforce|P-Reinforce]]-AUTO-REGU-001
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+id: wiki-2026-0508-regularization
+title: Regularization
+category: 10_Wiki/Topics
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 last_reinforced: 2026-04-20
+github_commit: pending
+inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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 # [[Regularization|Regularization]]
@@ -22,7 +31,7 @@ last_reinforced: 2026-04-20
 2.  **왜 중요한가?**:
     *   현실 세계의 데이터는 항상 노이즈([[Noise|Noise]])가 섞여 있으며, 이를 걸러내지 못하는 모델은 쓸모없는 '암기기계'에 불과하기 때문임. ([[Optimization|Optimization]]의 필수 요소)
 
-## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
+## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
 - **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 파라미터 수를 줄이는 정책에만 집중했으나, 현대 정책은 파라미터는 수조 개로 늘리되 데이터 증강(Augmentation)이나 정교한 가중치 감쇠(Weight Decay) 정책을 통해 '거대한 일반 지능 정책'을 구축하는 방향으로 전환됨(RL Update).
 - **정책 변화(RL Update)**: "단순한 것이 최고다(Occam's Razor)"라는 고전 정책을 수학적 수식 정책으로 구현해낸 것이 바로 현대 머신러닝의 정규화 정책임.
 
@@ -30,3 +39,29 @@ last_reinforced: 2026-04-20
 - [[Overfitting|Overfitting]], [[L2-Regularization|L2-Regularization]], [[Noise|Noise]], [[Optimization|Optimization]], [[Machine Learning (ML)|Machine Learning (ML)]]
 - **Modern Tech/Tools**: Weight decay, Batch [[Normalization|Normalization]], Dropout layers.
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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.)*
+
+## 🧬 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 |