[G1-Sync] Manual knowledge update

10_Wiki/Topics/Representation-Learning.md

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 id: AI-REP-LEARN-001
 category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
 confidence_score: 1.0
-tags: [ai, deep-learning, representation-learning, feature-learning, self-supervised-learning, embeddings, autoencoders]
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 last_reinforced: 2026-04-26
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@@ -20,9 +20,9 @@ last_reinforced: 2026-04-26
 - **의의:** 사람이 직접 특징을 설계하던 '피처 엔지니어링'의 시대를 종식시키고, 데이터만 충분하다면 AI가 스스로 최적의 특징을 찾아내게 함으로써 딥러닝 혁명을 이끔.
 
 ## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
-- **과거 데이터와의 충돌:** 단순히 차원을 줄이는 것이 목표였던 과거와 달리, 이제는 해석 가능성(Disentanglement)을 높이거나 전이 학습(Transfer Learning)이 용이한 범용적인 표현을 만드는 것이 현대 표현 학습의 화두임.
+- **과거 데이터와의 충돌:** 단순히 차원을 줄이는 것이 목표였던 과거와 달리, 이제는 해석 가능성(Disent[[ANGLE]]ment)을 높이거나 전이 학습([[Transfer Learning]])이 용이한 범용적인 표현을 만드는 것이 현대 표현 학습의 화두임.
 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 모든 지식 문서를 고차원 벡터로 표현하여 시맨틱 관계를 추론하는 임베딩 엔진을 운용하며, 이를 통해 문서 간의 보이지 않는 연결 고리를 스스로 찾아내는 표현 학습 기반의 가드닝을 수행함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- Deep-Learning-Foundations, Vector-Database-Foundations, Self-Supervised-Learning-Foundations, Dimensionality-Reduction-Strategies
+- Deep-Learning-Foundations, Vector-Database-Foundations, Self-[[Supervised-Learning-Foundations]], [[Dimensionality-Reduction]]-Strategies
 - **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Representation-Learning.md