[G1-Sync] Manual knowledge update

10_Wiki/Topics/Online-Learning-and-Streaming.md

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 ## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
 - **추출된 패턴:** "Sequential Update and Concept Drift Adaptation" — 모델 전체를 다시 학습시키는 비용을 들이지 않고, 새로운 데이터가 들어올 때마다 가중치를 조금씩 수정(Incremental Update)함으로써 급변하는 데이터 분포(Concept Drift)에 즉각적으로 대응하는 패턴.
 - **핵심 기술:**
-    - **Stochastic Gradient Descent (SGD):** 한 번에 하나의 샘플로 가중치를 업데이트하는 온라인 학습의 기본 최적화 도구.
+    - **[[stochastic gradient descent]] (SGD):** 한 번에 하나의 샘플로 가중치를 업데이트하는 온라인 학습의 기본 최적화 도구.
     - **Sliding Window:** 최신 데이터에 더 높은 비중을 두고 과거 데이터를 점진적으로 망각.
-    - **Stream Processing (Kafka, Flink):** 대규모 데이터 스트림을 저지연으로 수집하고 처리하는 인프라.
+    - **Stream [[Processing]] (Kafka, Flink):** 대규모 데이터 스트림을 저지연으로 수집하고 처리하는 인프라.
 - **의의:** 서버 자원이 한정적이거나 데이터가 너무 커서 전체를 저장할 수 없는 경우, 그리고 실시간 추천이나 이상 탐지처럼 '지금 당장'의 판단이 중요한 분야의 필수 기술.
 
 ## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)