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[G1-Sync] Manual knowledge update

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Antigravity Agent
2026-04-30 22:42:02 +09:00
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commit c36c0644a1
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10_Wiki/Topics/Normalization.md
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@@ -1,8 +1,8 @@
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id: P-REINFORCE-AUTO-NORM-001
id: [[P-Reinforce]]-AUTO-NORM-001
category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
confidence_score: 0.96
tags: [auto-reinforced, normalization, data-processing, database, machine-learning, statistics]
tags: [auto-reinforced, normalization, data-[[Processing]], database, machine-learning, [[Statistics]]]
last_reinforced: 2026-04-20
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@@ -14,7 +14,7 @@ last_reinforced: 2026-04-20
## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
정규화(Normalization)는 데이터를 일정한 규칙에 따라 변형하는 과정입니다.
1. **데이터베이스 정규화**: 중복을 제거하고 데이터 무결성을 보장하기 위해 테이블을 쪼개는 과정. (Efficiency와 연결)
1. **데이터베이스 정규화**: 중복을 제거하고 데이터 무결성을 보장하기 위해 테이블을 쪼개는 과정. ([[Efficiency]]와 연결)
2. **머신러닝 정규화 (Min-Max Scaling)**: 특성(Feature)들의 범위를 맞춤.
* **Layer Normalization / Batch Normalization**: 인공 신경망 내부에서 층을 통과할 때마다 요동치는 값들을 진정시켜 학습 속도를 비약적으로 높임. (Deep Learning (DL)와 연결)
3. **왜 중요한가?**: