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10_Wiki/Topics/AI/Overfitting-and-Underfitting.md

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 id: ML-FIT-001
-category: "[[10_Wiki/💡 Topics/AI]]"
+category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
 confidence_score: 1.0
 tags: [machine-learning, overfitting, underfitting, bias-variance-tradeoff, regularization, generalization]
 last_reinforced: 2026-04-26
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-# [[Overfitting and Underfitting (과적합과 과소적합)]]
+# Overfitting and Underfitting (과적합과 과소적합)
 
 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
 > "데이터를 통째로 외우는 '편협함'과 본질조차 파악 못 하는 '무지' 사이의 좁은 길(Generalization)을 찾아라" — 모델이 학습 데이터에 너무 과하게 맞추어져 실전에서 성능이 떨어지는 현상(Overfitting)과, 데이터의 기본 패턴조차 제대로 학습하지 못한 현상(Underfitting).
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 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 에이전트의 학습 과정에서 검증 오차(Validation Loss)가 상승하는 지점을 실시간 모니터링하여, 최적의 일반화 시점에서 학습을 종료하는 자동 조기 종료 프로토콜을 적용함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- [[Normalization-Strategies]], [[Cross-Validation-Techniques]], [[Hyperparameter-Optimization]], [[Loss-Functions-Foundations]]
-- **Raw Source:** [[10_Wiki/Topics/AI/Overfitting-and-Underfitting.md]]
+- [[Normalization-Strategies]], Cross-Validation-Techniques, [[Hyperparameter-Optimization]], [[Loss-Functions-Foundations]]
+- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Overfitting-and-Underfitting.md