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10_Wiki/Topics_GD/Objective-Functions.md

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 id: OBJ-FUNC-001
 category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
 confidence_score: 1.0
-tags: [machine-learning, [[Optimization]], loss-function, cost-function]
+tags: [machine-learning, [[Optimization|Optimization]], loss-function, cost-function]
 last_reinforced: 2026-04-26
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@@ -16,7 +16,7 @@ last_reinforced: 2026-04-26
 - **세부 내용:**
     - **Loss Function:** 개별 데이터 포인트에 대한 오차 측정 (예: MSE, Cross-Entropy).
     - **Cost Function:** 전체 학습 데이터셋에 대한 오차의 평균.
-    - **[[Regularization]] Terms:** 과적합을 방지하기 위해 목적 함수에 추가되는 페널티 (예: L1, L2 정규화).
+    - **[[Regularization|Regularization]] Terms:** 과적합을 방지하기 위해 목적 함수에 추가되는 페널티 (예: L1, L2 정규화).
     - **Optimization:** 경사 하강법 등을 통해 목적 함수의 값을 최적화하는 과정을 거침.
 
 ## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
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 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 에이전트의 답변 품질 평가 시, 정확도뿐만 아니라 '정보의 구체성'과 '가독성'을 목적 함수의 가중치로 포함하여 학습시킴.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- [[Gradient-Descent]], Cross-Entropy, [[Optimization]], [[Machine-Learning-Lifecycle]]
+- [[Gradient-Descent|Gradient-Descent]], Cross-Entropy, [[Optimization|Optimization]], [[Machine-Learning-Lifecycle|Machine-Learning-Lifecycle]]
 - **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Objective-Functions.md