[G1-Sync] Manual knowledge update

10_Wiki/Topics/One-Hot-Encoding.md

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 id: DATA-ONEHOT-001
 category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
 confidence_score: 1.0
-tags: [machine-learning, data-preprocessing, one-hot-encoding, categorical-data, feature-engineering]
+tags: [machine-learning, data-pre[[Processing]], one-hot-encoding, categorical-data, [[Feature-Engineering]]]
 last_reinforced: 2026-04-26
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@@ -20,7 +20,7 @@ last_reinforced: 2026-04-26
 
 ## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
 - **과거 데이터와의 충돌:** 모든 범주형 데이터를 원-핫 인코딩으로 처리하던 방식에서, 이제는 범주가 수만 개 이상인 경우(단어 등) 차원 폭발을 막기 위해 저차원의 밀집 벡터로 압축하는 '임베딩(Embedding)' 기술로 대체되는 경향이 강함.
-- **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 에이전트의 액션 타입(Search, Code, Ask 등) 분류 시, 명확한 상호 배타성을 보장하기 위해 원-핫 인코딩을 기본 벡터 표현식으로 사용함.
+- **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 에이전트의 액션 타입([[Search]], Code, Ask 등) 분류 시, 명확한 상호 배타성을 보장하기 위해 원-핫 인코딩을 기본 벡터 표현식으로 사용함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
 - [[Pre-processing-Data-for-AI]], [[Dimensionality-Reduction]], Word-Embeddings-Foundations, Feature-Engineering-Best-Practices