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10_Wiki/Topics_Blog/Search-Space.md

@@ -6,7 +6,7 @@ tags: [auto-reinforced, search-space, optimization, state-space, configuration-s
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-# [[Search-Space]]
+# [[Search-Space|Search-Space]]
 
 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
 > "가능성의 광활한 대지: 우리가 풀고자 하는 문제의 모든 해답 후보들이 존재할 수 있는 가상의 공간이자, 지능이 가장 효율적인 정답(Global Optimum)을 찾기 위해 탐험해야 할 지적 지도 전체."
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 - **정책 변화(RL Update)**: 바둑의 알파고가 수천만 가지 수 중 승리 확률 정책이 높은 곳만 골라낸 것이 바로 탐색 공간 정책을 비약적으로 줄인 현대 AI의 쾌거 정책임. (Reinforcement Learning (RL)와 연결)
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- [[Optimization]], [[Efficiency]], [[Machine Learning (ML)]], [[Representation-Learning]], [[Reinforcement Learning (RL)]]
+- [[Optimization|Optimization]], [[Efficiency|Efficiency]], [[Machine Learning (ML)|Machine Learning (ML)]], [[Representation-Learning|Representation-Learning]], [[Reinforcement Learning (RL)|Reinforcement Learning (RL)]]
 - **Modern Tech/Tools**: AlphaGo (MCTS), Hyperparameter tuning, Genetic algorithms.
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