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 id: MATH-OPT-SGD-001
-category: "[[10_Wiki/💡 Topics/AI]]"
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 confidence_score: 1.0
 tags: [ai, machine-learning, optimization, sgd, stochastic-gradient-descent, deep-learning, loss-function]
 last_reinforced: 2026-04-26
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-# [[Stochastic Gradient Descent (SGD, 확률적 경사 하강법)]]
+# Stochastic Gradient Descent (SGD, 확률적 경사 하강법)

 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
 > "전체 데이터를 기다리는 게으름을 버리고, 단 하나의 샘플(Stochastic)이 주는 즉각적인 힌트로 끊임없이 방향을 수정하며 최적의 골짜기로 돌진하라" — 손실 함수의 기울기(Gradient)를 구할 때 전체 데이터셋이 아닌 무작위로 선택된 일부 데이터를 사용하여 가중치를 업데이트하는 최적화 알고리즘.
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 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 에이전트의 로컬 미세 조정(Fine-tuning) 및 지식 가중치 업데이트 시, 연산 자원 점유율을 최소화하면서도 빠른 수렴이 보장된 최적화된 SGD 파이프라인을 가동함.

 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
- [[Deep-Learning-Foundations]], [[Optimization-Algorithms]], [[Momentum-in-Optimization]], [[Backpropagation-Fundamentals]]
- **Raw Source:** [[10_Wiki/Topics/AI/Stochastic-Gradient-Descent.md]]
+- Deep-Learning-Foundations, [[Optimization-Algorithms]], Momentum-in-Optimization, Backpropagation-Fundamentals
+- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Stochastic-Gradient-Descent.md