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10_Wiki/Topics/AI/Dimensionality-Reduction.md

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 id: DIM-REDUC-001
-category: "[[10_Wiki/💡 Topics/AI]]"
+category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
 confidence_score: 1.0
 tags: [ai, machine-learning, statistics, dimensionality-reduction, pca, tsne]
 last_reinforced: 2026-04-26
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-# [[Dimensionality Reduction (차원 축소)]]
+# Dimensionality Reduction (차원 축소)
 
 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
 > "데이터의 덩치는 줄이되, 그 안에 담긴 핵심 메시지는 보존하라" — 수많은 변수(Feature)를 가진 고차원 데이터를 본질적인 특징을 잃지 않으면서 낮은 차원으로 변환하여, 연산 효율을 높이고 데이터 시각화를 가능하게 하는 기법.
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 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 수천 개의 위키 문서 임베딩 벡터를 클러스터링하고 지식 지도로 시각화할 때 UMAP이나 t-SNE 기법을 사용하여 지식 간의 거리를 직관적으로 노출함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- [[Principal-Component-Analysis-PCA]], [[Unsupervised-Learning-Foundations]], [[Autoencoder]], [[Representation-Learning]]
-- **Raw Source:** [[10_Wiki/Topics/AI/Dimensionality-Reduction.md]]
+- Principal-Component-Analysis-PCA, Unsupervised-Learning-Foundations, Autoencoder, [[Representation-Learning]]
+- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Dimensionality-Reduction.md