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10_Wiki/Topics_GD/Few-Shot-Learning.md

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 id: FEW-SHOT-001
 category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
 confidence_score: 1.0
-tags: [ai, [[Deep-Learning]], few-shot-learning, meta-learning, transfer-learning]
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 last_reinforced: 2026-04-26
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@@ -16,7 +16,7 @@ last_reinforced: 2026-04-26
 - **주요 방식:**
     - **Metric-based:** 임베딩 공간에서 샘플 간의 거리를 측정 (예: Matching Networks, Prototypical Networks).
     - **Model-based:** 새로운 데이터를 빠르게 학습하도록 설계된 특수 아키텍처 사용.
-    - **[[Optimization]]-based (Meta-learning):** 모델이 "어떻게 학습해야 하는지"를 배워서 적은 데이터로도 빠르게 수렴 (예: MAML).
+    - **[[Optimization|Optimization]]-based (Meta-learning):** 모델이 "어떻게 학습해야 하는지"를 배워서 적은 데이터로도 빠르게 수렴 (예: MAML).
 - **의의:** 데이터 수집 비용이 매우 비싸거나 새로운 클래스가 수시로 발생하는 실제 산업 현장에서의 AI 활용성을 극대화함.
 
 ## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
@@ -24,5 +24,5 @@ last_reinforced: 2026-04-26
 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 새로운 전문 용어나 고유 명사가 등장했을 때, 단 몇 개의 예시 문장만으로도 에이전트가 해당 용어의 맥락을 파악하도록 퓨샷 프롬프팅 전략을 사용함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- [[Zero-Shot-Learning]], Meta-Learning, Transfer-Learning-Foundations, [[LLM]]
+- [[Zero-Shot-Learning|Zero-Shot-Learning]], Meta-Learning, Transfer-Learning-Foundations, [[LLM|LLM]]
 - **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Few-Shot-Learning.md