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

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 id: AI-MET-SIM-001
-category: "[[10_Wiki/💡 Topics/AI]]"
+category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
 confidence_score: 1.0
 tags: [ai, machine-learning, similarity-metrics, cosine-similarity, euclidean-distance, jaccard-similarity, vector-space]
 last_reinforced: 2026-04-26
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-# [[Similarity Metrics in AI (AI에서의 유사도 메트릭)]]
+# Similarity Metrics in AI (AI에서의 유사도 메트릭)
 
 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
 > "데이터를 고차원 벡터의 좌표로 변환하고, 그들 사이의 '거리'와 '각도'를 측정하여 보이지 않는 의미적 유사성을 수치화하라" — 두 데이터 객체가 서로 얼마나 닮았는지 정량적으로 측정하기 위한 수학적 척도들의 총합.
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 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 지식 문서 간의 연관 관계 산출 시, 문맥적 의미 보존율이 높은 코사인 유사도를 기본 메트릭으로 채택하며 필요에 따라 리랭킹 모델을 병행함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- [[Semantic-Search-with-AI]], [[Vector-Database-Foundations]], [[Recommendation-Systems]], [[Cluster-Analysis-Techniques]]
-- **Raw Source:** [[10_Wiki/Topics/AI/Similarity-Metrics-in-AI.md]]
+- [[Semantic-Search-with-AI]], Vector-Database-Foundations, [[Recommendation-Systems]], Cluster-Analysis-Techniques
+- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Similarity-Metrics-in-AI.md