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10_Wiki/Topics/AI/Representation-Learning.md

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 id: AI-REP-LEARN-001
-category: "[[10_Wiki/💡 Topics/AI]]"
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 confidence_score: 1.0
 tags: [ai, deep-learning, representation-learning, feature-learning, self-supervised-learning, embeddings, autoencoders]
 last_reinforced: 2026-04-26
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-# [[Representation Learning (표현 학습)]]
+# Representation Learning (표현 학습)
 
 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
 > "데이터의 겉모습(Raw pixels)에 현혹되지 말고, 그 이면에 숨겨진 본질적 의미와 구조를 '고밀도 벡터(Embedding)'로 압축하여 지능의 언어로 번역하라" — 복잡한 데이터를 기계가 처리하기 쉬운 유용한 특징(Feature)들로 자동 변환하는 딥러닝의 핵심 메커니즘.
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 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 모든 지식 문서를 고차원 벡터로 표현하여 시맨틱 관계를 추론하는 임베딩 엔진을 운용하며, 이를 통해 문서 간의 보이지 않는 연결 고리를 스스로 찾아내는 표현 학습 기반의 가드닝을 수행함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- [[Deep-Learning-Foundations]], [[Vector-Database-Foundations]], [[Self-Supervised-Learning-Foundations]], [[Dimensionality-Reduction-Strategies]]
-- **Raw Source:** [[10_Wiki/Topics/AI/Representation-Learning.md]]
+- Deep-Learning-Foundations, Vector-Database-Foundations, Self-Supervised-Learning-Foundations, Dimensionality-Reduction-Strategies
+- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Representation-Learning.md