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

10_Wiki/Topics/AI/Mean-Squared-Error-MSE.md

@@ -1,12 +1,12 @@
 ---
 id: MATH-MSE-001
-category: "[[10_Wiki/💡 Topics/AI]]"
+category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
 confidence_score: 1.0
 tags: [statistics, machine-learning, loss-functions, mse, l2-loss, optimization]
 last_reinforced: 2026-04-26
 ---
 
-# [[Mean Squared Error (MSE, 평균 제곱 오차)]]
+# Mean Squared Error (MSE, 평균 제곱 오차)
 
 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
 > "큰 실수는 제곱의 무게로 응징하여, 모델이 치명적인 오판을 피하도록 강제하라" — 실제값과 예측값 사이의 오차를 제곱하여 평균 낸 수치로, 머신러닝의 최적화 과정에서 가장 널리 쓰이는 표준 손실 함수.
@@ -24,5 +24,5 @@ last_reinforced: 2026-04-26
 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 에이전트의 모델 가중치 학습 시, 수렴의 효율성과 수학적 안정성을 위해 기본 손실 함수로 MSE 아키텍처를 채택함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- [[Mean-Absolute-Error-MAE]], [[Loss-Functions-Foundations]], [[Least-Squares-Methods]], [[Gradient-Descent-Foundations]]
-- **Raw Source:** [[10_Wiki/Topics/AI/Mean-Squared-Error-MSE.md]]
+- [[Mean-Absolute-Error-MAE]], [[Loss-Functions-Foundations]], [[Least-Squares-Methods]], Gradient-Descent-Foundations
+- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Mean-Squared-Error-MSE.md