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10_Wiki/Topics_GD/Performance-Metrics-in-AI.md

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 > "단순한 정확도의 환상에 빠지지 말고, 문제의 본질에 부합하는 정교한 눈금자로 지능의 실력을 심판하라" — 모델의 예측 결과를 정량적으로 평가하여 학습의 방향을 설정하고 비즈니스 가치를 검증하는 통계적 지표들.
 
 ## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
-- **추출된 패턴:** "Error [[Analysis]] and Confusion Matrix" — 정답을 맞힌 것뿐만 아니라 어떤 오답을 냈는지(FP, FN)를 분석하여, 모델이 특정 클래스에 편향되어 있지는 않은지, 혹은 치명적인 실수를 범하고 있지는 않은지 파악하는 패턴.
+- **추출된 패턴:** "Error [[Analysis|Analysis]] and Confusion Matrix" — 정답을 맞힌 것뿐만 아니라 어떤 오답을 냈는지(FP, FN)를 분석하여, 모델이 특정 클래스에 편향되어 있지는 않은지, 혹은 치명적인 실수를 범하고 있지는 않은지 파악하는 패턴.
 - **주요 지표 분류:**
     - **Classification:** Accuracy(정확도), Precision(정밀도), Recall(재현율), F1-score(조화 평균), ROC-AUC.
     - **Regression:** RMSE(평균 제곱근 오차), MAE(평균 절대 오차), R-squared.
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 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 에이전트의 작업 성공률을 측정할 때, 단순 성공/실패 여부뿐만 아니라 소요 시간, 토큰 효율성, 사용자 만족도 점수를 가중치로 둔 커스텀 복합 지표(AG-Score)를 사용함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- [[Imbalanced-Data-Handling]], [[Loss-Functions-Foundations]], Cross-Validation-Techniques, [[Exploratory-Data-Analysis]]
+- [[Imbalanced-Data-Handling|Imbalanced-Data-Handling]], [[Loss-Functions-Foundations|Loss-Functions-Foundations]], Cross-Validation-Techniques, [[Exploratory-Data-Analysis|Exploratory-Data-Analysis]]
 - **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Performance-Metrics-in-AI.md