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10_Wiki/Topics_GD/Optimization-in-AI.md

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 id: AI-OPT-CORE-001
 category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
 confidence_score: 1.0
-tags: [ai, [[Deep-Learning]], [[Optimization]], loss-function, training, convergence]
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 last_reinforced: 2026-04-26
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@@ -16,7 +16,7 @@ last_reinforced: 2026-04-26
 - **AI 최적화의 3대 요소:**
     - **Objective Function (Loss):** 줄여야 할 목표 (예: MSE, Cross Entropy).
     - **Optimizer:** 어떻게 줄일 것인가 (예: SGD, Adam, RMSProp).
-    - **[[Regularization]]:** 너무 지나치게 학습하지 않도록 제어 (예: Dropout, Weight Decay).
+    - **[[Regularization|Regularization]]:** 너무 지나치게 학습하지 않도록 제어 (예: Dropout, Weight Decay).
 - **의의:** AI 모델이 단순한 수식의 나열에서 학습을 통해 '능력'을 획득하게 만드는 실질적인 지능 구현의 심장.
 
 ## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
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 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 대규모 언어 모델 학습 시, 수렴 속도와 최종 성능의 균형을 위해 학습률 스케줄링(Learning Rate Scheduling)과 AdamW 최적화 도구를 결합한 표준 파이프라인을 가동함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- [[Optimization-Algorithms]], [[Gradient-Descent]]-Foundations, [[Loss-Functions-Foundations]], [[Hyper[[Parameter]]-Optimization]]
+- [[Optimization-Algorithms|Optimization-Algorithms]], [[Gradient-Descent|Gradient-Descent]]-Foundations, [[Loss-Functions-Foundations|Loss-Functions-Foundations]], HyperParameter-Optimization
 - **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Optimization-in-AI.md