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10_Wiki/Topics/AI/Model-Ensemble-Methods.md

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 id: ML-ENS-001
-category: "[[10_Wiki/💡 Topics/AI]]"
+category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
 confidence_score: 1.0
 tags: [machine-learning, ensemble, bagging, boosting, stacking, model-performance]
 last_reinforced: 2026-04-26
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-# [[Model Ensemble Methods (모델 앙상블 기법)]]
+# Model Ensemble Methods (모델 앙상블 기법)
 
 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
 > "단일 모델의 한계를 '집단 지성'으로 돌파하고, 서로의 오차를 보완하여 가장 견고한 정답을 도출하라" — 여러 개의 약한 학습기(Weak Learners)를 결합하여 하나의 강력한 학습기(Strong Learner)를 만드는 머신러닝의 성능 극대화 전략.
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 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 에이전트의 중요 의사결정(지식 삭제 여부 등) 시, 서로 다른 아키텍처를 가진 3개 이상의 모델 응답을 앙상블하여 최종 결정을 내리는 '합의 알고리즘'을 적용함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- [[Decision-Trees-and-Random-Forests]], [[Supervised-Learning-Foundations]], [[Gradient-Descent-Foundations]], [[Hyperparameter-Optimization]]
-- **Raw Source:** [[10_Wiki/Topics/AI/Model-Ensemble-Methods.md]]
+- Decision-Trees-and-Random-Forests, [[Supervised-Learning-Foundations]], Gradient-Descent-Foundations, [[Hyperparameter-Optimization]]
+- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Model-Ensemble-Methods.md