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10_Wiki/Topics/AI/End-to-End-Learning.md

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 id: E2E-001
-category: "[[10_Wiki/💡 Topics/AI]]"
+category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
 confidence_score: 1.0
 tags: [ai, deep-learning, end-to-end, neural-networks, optimization]
 last_reinforced: 2026-04-26
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-# [[End-to-End Learning (엔드-투-엔드 학습)]]
+# End-to-End Learning (엔드-투-엔드 학습)
 
 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
 > "중간 단계의 수작업을 걷어내고, 입력부터 출력까지 하나의 거대한 신경망으로 관통하라" — 시스템의 개별 모듈을 직접 설계하는 대신, 원시 데이터(Raw Data)를 입력하면 최종 결과물(Target)이 나오도록 전체 과정을 하나의 신경망으로 통합하여 학습시키는 방식.
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 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 복잡한 자연어 처리 파이프라인(형태소 분석 -> 구문 분석 -> 의미 추출)을 LLM 기반의 엔드-투-엔드 추론 방식으로 점진적으로 전환하여 처리 속도와 정확도를 향상시킴.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- [[Deep-Learning-Foundations]], [[Backpropagation]], [[System-Design-for-AI-Scale]], [[Representation-Learning]]
-- **Raw Source:** [[10_Wiki/Topics/AI/End-to-End-Learning.md]]
+- Deep-Learning-Foundations, [[Backpropagation]], System-Design-for-AI-Scale, [[Representation-Learning]]
+- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/End-to-End-Learning.md