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10_Wiki/Topics/AI/Robust-Machine-Learning.md

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 id: AI-ROBUST-001
-category: "[[10_Wiki/💡 Topics/AI]]"
+category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
 confidence_score: 1.0
 tags: [ai, machine-learning, robustness, adversarial-attacks, ood-detection, reliability, trustworthy-ai]
 last_reinforced: 2026-04-26
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-# [[Robust Machine Learning (강건한 머신러닝)]]
+# Robust Machine Learning (강건한 머신러닝)
 
 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
 > "데이터의 노이즈와 적대적 공격이라는 폭풍우 속에서도 흔들리지 않는 '강건한 지능'을 구축하고, 낯선 환경에서도 신뢰할 수 있는 판단의 일관성을 유지하라" — 모델이 입력 데이터의 변동, 노이즈, 혹은 의도적인 왜곡(Adversarial Perturbation)에 대해 안정적인 성능을 유지하도록 만드는 머신러닝 방법론.
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 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 에이전트의 판단 로직 배포 전, 적대적 샘플 테스트와 이상 데이터 탐지 성능을 반드시 검증하여 예외 상황에 대한 강건성을 확보하는 'Robust-First' 정책을 고수함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- [[Trustworthy-AI]], [[Adversarial-Machine-Learning]], [[OOD-Detection-Techniques]], [[Outlier-Detection-Techniques]]
-- **Raw Source:** [[10_Wiki/Topics/AI/Robust-Machine-Learning.md]]
+- [[Trustworthy-AI]], Adversarial-Machine-Learning, OOD-Detection-Techniques, [[Outlier-Detection-Techniques]]
+- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Robust-Machine-Learning.md