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10_Wiki/Topics/AI/Performance-Metrics-in-AI.md

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 id: AI-METRICS-001
-category: "[[10_Wiki/💡 Topics/AI]]"
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 confidence_score: 1.0
 tags: [ai, machine-learning, performance-metrics, accuracy, f1-score, precision, recall, roc-auc]
 last_reinforced: 2026-04-26
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-# [[Performance Metrics in AI (AI 성능 지표)]]
+# Performance Metrics in AI (AI 성능 지표)
 
 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
 > "단순한 정확도의 환상에 빠지지 말고, 문제의 본질에 부합하는 정교한 눈금자로 지능의 실력을 심판하라" — 모델의 예측 결과를 정량적으로 평가하여 학습의 방향을 설정하고 비즈니스 가치를 검증하는 통계적 지표들.
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 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 에이전트의 작업 성공률을 측정할 때, 단순 성공/실패 여부뿐만 아니라 소요 시간, 토큰 효율성, 사용자 만족도 점수를 가중치로 둔 커스텀 복합 지표(AG-Score)를 사용함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- [[Imbalanced-Data-Handling]], [[Loss-Functions-Foundations]], [[Cross-Validation-Techniques]], [[Exploratory-Data-Analysis]]
-- **Raw Source:** [[10_Wiki/Topics/AI/Performance-Metrics-in-AI.md]]
+- [[Imbalanced-Data-Handling]], [[Loss-Functions-Foundations]], Cross-Validation-Techniques, [[Exploratory-Data-Analysis]]
+- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Performance-Metrics-in-AI.md