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10_Wiki/Topics_GD/Epistemic-Uncertainty.md

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 id: UNCERT-001
 category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
 confidence_score: 1.0
-tags: [ai, probability, [[Statistics]], epistemic-uncertainty, bayesian-[[Deep-Learning]]]
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 last_reinforced: 2026-04-26
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@@ -16,7 +16,7 @@ last_reinforced: 2026-04-26
 - **주요 특징:**
     - **Reducibility:** 더 많은 데이터를 수집하고 학습할수록 불확실성이 감소함.
     - **Bayesian Approach:** 가중치를 단일값이 아닌 확률 분포로 취급하여 불확실성 산출.
-    - **[[Active Learning]]:** 인식적 불확실성이 높은 데이터를 선별하여 라벨링함으로써 학습 효율 극대화.
+    - **[[Active Learning|Active Learning]]:** 인식적 불확실성이 높은 데이터를 선별하여 라벨링함으로써 학습 효율 극대화.
 - **의의:** 자율주행이나 의료 진단과 같이 안전이 중요한 분야에서, 모델이 확신할 수 없는 상황을 판단하여 인간에게 제어권을 넘기거나 경고를 주는 근거가 됨.
 
 ## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
@@ -24,5 +24,5 @@ last_reinforced: 2026-04-26
 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 에이전트의 지식 답변 생성 시 인식적 불확실성을 체크하며, 확신도가 낮은 정보에 대해서는 "확인이 필요한 사실"임을 명시하도록 함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- [[Uncertainty-Quantification]], Bayesian-Inference, Active-Learning, [[Trustworthy-AI]]
+- [[Uncertainty-Quantification|Uncertainty-Quantification]], Bayesian-Inference, Active-Learning, [[Trustworthy-AI|Trustworthy-AI]]
 - **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Epistemic-Uncertainty.md