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10_Wiki/Topics_Blog/Policy-Optimization.md

@@ -6,7 +6,7 @@ tags: [auto-reinforced, reinforcement-learning, optimization, policy-gradient, a
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-# [[Policy-Optimization]]
+# [[Policy-Optimization|Policy-Optimization]]
 
 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
 > "행동 지침의 진화: 시행착오와 보상을 통해 에이전트가 어떤 상황에서 어떤 선택을 하는 것이 최선인지(Policy)를 수학적으로 정교하게 다듬어가는 강화학습의 심장."
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 - **정책 변화(RL Update)**: 정책 최적화 과정에서 발생하는 '보상 해킹(Reward Hacking)'이나 '안전 위배'를 방지하기 위해, 제약 조건을 수식에 직접 포함하는 'Safe RL' 정책이 자율 주행 및 의료 AI 학습의 필수 규정으로 도입됨.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- [[Reinforcement Learning (RL)]], Policy Gradient Methods, [[Optimization]], Machine Learning, PPO (Proximal Policy Optimization)
+- [[Reinforcement Learning (RL)|Reinforcement Learning (RL)]], Policy Gradient Methods, [[Optimization|Optimization]], Machine Learning, PPO (Proximal Policy Optimization)
 - **Modern Tech/Tools**: OpenAI Spinning Up, Stable Baselines3, Ray Rllib.
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