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10_Wiki/Topics_GD/Incremental-Learning.md

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 ## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
 - **추출된 패턴:** "Streaming Intelligence" — 데이터의 흐름(Stream)을 따라 모델의 파라미터를 미세 조정하며, 새로운 지식을 추가할 때 발생하는 파괴적 망각(Catastrophic Forgetting)을 방지하는 지식 축적 패턴.
 - **핵심 과제 및 해결책:**
-    - **Catastrophic Forgetting:** 새로운 학습이 기존 가중치를 덮어씌워 과거 지식을 잃어버리는 현상. -> 정규화([[Regularization]])나 리플레이(Replay) 버퍼를 통해 해결.
-    - **Plasticity vs [[Stability]]:** 변화에 유연하면서도 본질적인 지식은 고수해야 하는 딜레마.
+    - **Catastrophic Forgetting:** 새로운 학습이 기존 가중치를 덮어씌워 과거 지식을 잃어버리는 현상. -> 정규화([[Regularization|Regularization]])나 리플레이(Replay) 버퍼를 통해 해결.
+    - **Plasticity vs Stability:** 변화에 유연하면서도 본질적인 지식은 고수해야 하는 딜레마.
     - **Elastic Weight Consolidation (EWC):** 중요한 과거 지식에 관련된 가중치 변화에 벌점을 부여하여 보존.
 - **의의:** 데이터 규모가 기하급수적으로 커지는 환경에서 재학습 비용을 절감하고, 최신 트렌드를 즉각 반영하는 '살아있는 모델' 운영 가능.
 
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 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 매일 추가되는 수천 개의 새로운 위키 문서를 즉각적으로 반영하기 위해, 벡터 인덱스뿐만 아니라 경량화된 증분 학습 파이프라인을 운영 중임.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- [[Reinforcement-Learning]], Transfer-Learning-Foundations, Online-Learning-Algorithms, [[Generalization-in-AI]]
+- [[Reinforcement-Learning|Reinforcement-Learning]], Transfer-Learning-Foundations, Online-Learning-Algorithms, [[Generalization-in-AI|Generalization-in-AI]]
 - **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Incremental-Learning.md