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10_Wiki/Topics/AI/Outlier-Detection-Techniques.md

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 id: ML-OUT-DET-001
-category: "[[10_Wiki/💡 Topics/AI]]"
+category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
 confidence_score: 1.0
 tags: [machine-learning, outlier-detection, anomaly-detection, statistics, isolation-forest, data-quality]
 last_reinforced: 2026-04-26
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-# [[Outlier Detection Techniques (이상치 탐지 기법)]]
+# Outlier Detection Techniques (이상치 탐지 기법)
 
 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
 > "대다수의 흐름에서 벗어난 소수의 '튀는 데이터'를 식별하여, 시스템의 오류를 미연에 방지하거나 숨겨진 위협을 포착하라" — 데이터 전체의 통계적 경향성에서 크게 벗어나 데이터의 질을 떨어뜨리거나 부정적 이벤트를 암시하는 이상치(Outliers)를 탐색하는 방법론.
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 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 에이전트의 연산 리소스 사용량이 평소 분포를 크게 벗어날 때, Isolation Forest 기반의 이상 탐지 엔진을 가동하여 비정상적인 루프나 해킹 시도를 실시간으로 차단함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- [[Out-of-distribution-Detection]], [[Pre-processing-Data-for-AI]], [[Clustering-Algorithms-Foundations]], [[High-Availability-Systems]]
-- **Raw Source:** [[10_Wiki/Topics/AI/Outlier-Detection-Techniques.md]]
+- [[Out-of-distribution-Detection]], [[Pre-processing-Data-for-AI]], Clustering-Algorithms-Foundations, [[High-Availability-Systems]]
+- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Outlier-Detection-Techniques.md