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10_Wiki/Topics/AI/Optimization-in-AI.md

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 id: AI-OPT-CORE-001
-category: "[[10_Wiki/💡 Topics/AI]]"
+category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
 confidence_score: 1.0
 tags: [ai, deep-learning, optimization, loss-function, training, convergence]
 last_reinforced: 2026-04-26
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-# [[Optimization in AI (AI에서의 최적화)]]
+# Optimization in AI (AI에서의 최적화)
 
 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
 > "데이터의 바다에서 모델의 '오답'을 최소화하는 최적의 가중치를 발굴하여, 기계의 계산을 지능의 통찰로 승화시켜라" — 신경망 모델의 예측값과 실제값 사이의 오차(Loss)를 줄이기 위해 모델의 파라미터를 반복적으로 조정하여 최적의 성능을 끌어내는 과정.
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 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 대규모 언어 모델 학습 시, 수렴 속도와 최종 성능의 균형을 위해 학습률 스케줄링(Learning Rate Scheduling)과 AdamW 최적화 도구를 결합한 표준 파이프라인을 가동함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- [[Optimization-Algorithms]], [[Gradient-Descent-Foundations]], [[Loss-Functions-Foundations]], [[Hyperparameter-Optimization]]
-- **Raw Source:** [[10_Wiki/Topics/AI/Optimization-in-AI.md]]
+- [[Optimization-Algorithms]], Gradient-Descent-Foundations, [[Loss-Functions-Foundations]], [[Hyperparameter-Optimization]]
+- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Optimization-in-AI.md