feat: complete wikification of War Commander batch 1&2 and final grey dot cleanup

2026-04-27 18:58:22 +09:00
parent 3424166ea2
commit 6b86b0da4c
2706 changed files with 9074 additions and 7273 deletions
@@ -1,12 +1,12 @@
 ---
 id: ML-ROBUST-001
-category: "[[10_Wiki/💡 Topics/AI]]"
+category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
 confidence_score: 1.0
 tags: [machine-learning, label-noise, robustness, robust-learning, data-quality]
 last_reinforced: 2026-04-26
 ---

-# [[Label Noise and Robustness (레이블 노이즈와 강건성)]]
+# Label Noise and Robustness (레이블 노이즈와 강건성)

 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
 > "데이터의 거짓(Noise)에 현혹되지 말고, 다수의 일관된 증거 속에 숨겨진 진실된 패턴을 포착하라" — 훈련 데이터에 포함된 잘못된 레이블(정답)에도 불구하고, 모델이 일반화된 성능을 유지하며 실제 정답 분포를 올바르게 학습하게 만드는 기술.
@@ -24,5 +24,5 @@ last_reinforced: 2026-04-26
 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 비정형 로우 데이터(`00_Raw`)에서 지식을 자동 추출할 때, 추출 엔진 간의 불일치를 노이즈로 간주하고 다수결 및 신뢰도 기반 필터링을 통해 지식의 무결성을 확보함.

 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
- [[Loss-Functions-Foundations]], [[Unsupervised-Learning-Foundations]], [[Supervised-Learning-Foundations]], [[Generalization-in-AI]]
- **Raw Source:** [[10_Wiki/Topics/AI/Label-Noise-and-Robustness.md]]
+- [[Loss-Functions-Foundations]], Unsupervised-Learning-Foundations, [[Supervised-Learning-Foundations]], [[Generalization-in-AI]]
+- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Label-Noise-and-Robustness.md