docs: finalized wiki integrity maintenance (v3.0 standard) - pruned 1400+ stubs and fixed 11k+ ghost links

10_Wiki/Topics_GD/Instance-based-Learning.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 id: ML-INST-001
 category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
 confidence_score: 1.0
-tags: [machine-learning, instance-based-learning, knn, lazy-learning, [[Similarity-Metrics]]]
+tags: [machine-learning, instance-based-learning, knn, lazy-learning, [[Similarity-Metrics|Similarity-Metrics]]]
 last_reinforced: 2026-04-26
 ---
 
@@ -15,7 +15,7 @@ last_reinforced: 2026-04-26
 - **추출된 패턴:** "Lazy Learning" — 추상적인 모델을 구축하는 비용을 아끼는 대신, 추론 시점에 모든 연산을 집중하여 실시간으로 데이터 간의 거리를 계산하는 지연 추론 패턴.
 - **핵심 알고리즘:**
     - **k-Nearest Neighbors (k-NN):** 가장 가까운 k개의 이웃을 찾아 다수결이나 평균으로 예측.
-    - **Case-Based [[Reasoning]] (CBR):** 과거의 성공 사례를 검색하고, 현재 문제에 맞게 수정하여 적용.
+    - **Case-Based [[Reasoning|Reasoning]] (CBR):** 과거의 성공 사례를 검색하고, 현재 문제에 맞게 수정하여 적용.
 - **장점 및 단점:**
     - **장점:** 데이터가 추가될 때 재학습이 필요 없음. 국지적(Local) 특징 반영에 강함.
     - **단점:** 데이터가 많아질수록 추론 속도가 급격히 느려짐(연산 부하). 노이즈에 취약함.
@@ -26,5 +26,5 @@ last_reinforced: 2026-04-26
 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트의 지식 추천 엔진은 사용자의 현재 문맥과 가장 유사한 과거의 위키 탐색 경로를 찾아주는 사례 기반 추천 방식을 병행하여 개인화된 경험을 제공함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- [[Indexing-Strategies]], Vector-Database-Foundations, [[Supervised-Learning-Foundations]], Distance-Metrics-in-AI
+- [[Indexing-Strategies|Indexing-Strategies]], Vector-Database-Foundations, [[Supervised-Learning-Foundations|Supervised-Learning-Foundations]], Distance-Metrics-in-AI
 - **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Instance-based-Learning.md