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10_Wiki/Topics_GD/Hyperparameter-Optimization.md

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 id: OPT-HYPER-001
 category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
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 last_reinforced: 2026-04-26
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 > "모델 아키텍처가 악기라면, 하이퍼파라미터 최적화는 가장 아름다운 소리를 내기 위해 현을 조율하는 과정이다" — 학습률, 배치 크기, 레이어 수 등 모델이 스스로 학습할 수 없는 외부 설정값들의 최적 조합을 찾아 모델 성능을 극대화하는 프로세스.
 
 ## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
-- **추출된 패턴:** 탐색 공간([[Search]] Space) 내에서 모델의 성능을 평가 지표로 삼아, 가장 효율적인 경로로 최적의 파라미터 조합을 찾아가는 탐색 및 최적화 패턴.
+- **추출된 패턴:** 탐색 공간([[Search|Search]] Space) 내에서 모델의 성능을 평가 지표로 삼아, 가장 효율적인 경로로 최적의 파라미터 조합을 찾아가는 탐색 및 최적화 패턴.
 - **주요 전략:**
     - **Grid Search:** 가능한 모든 조합을 시도. 확실하지만 연산 비용이 매우 높음.
     - **Random Search:** 무작위로 조합을 시도. 그리드 서치보다 효율적이며 중요한 파라미터 탐색에 유리.
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 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 에이전트의 응답 품질 최적화를 위해 Temperature, Top-p 등의 파라미터를 베이지안 최적화 기반으로 튜닝하여 정교한 페르소나를 구축함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- [[Black-Box-Optimization]], [[Gaussian-Processes]], [[Global-vs-Local-Optima]], [[Generalization-in-AI]]
+- [[Black-Box-Optimization|Black-Box-Optimization]], [[Gaussian-Processes|Gaussian-Processes]], [[Global-vs-Local-Optima|Global-vs-Local-Optima]], [[Generalization-in-AI|Generalization-in-AI]]
 - **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Hyperparameter-Optimization.md