[G1-Sync] Manual knowledge update

10_Wiki/Topics/Robust-Machine-Learning.md

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 - **추출된 패턴:** "Adversarial Defense and Uncertainty Awareness" — 학습 과정에서 의도적으로 어려운 샘플을 주입하여 단련시키고(Adversarial Training), 자신이 모르는 데이터(OOD)에 대해서는 "모른다"고 답할 수 있는 확신도(Confidence)를 관리하는 패턴.
 - **핵심 도전 과제:**
     - **Adversarial Attacks:** 사람 눈에는 보이지 않는 미세한 변조로 모델을 속이는 공격 방어.
-    - **Distribution Shift:** 학습 데이터와 실제 데이터의 분포가 달라질 때의 성능 하락 방지.
+    - **Distribution [[Shift]]:** 학습 데이터와 실제 데이터의 분포가 달라질 때의 성능 하락 방지.
     - **Data Corruption:** 데이터 수집 과정의 결측이나 오류에 대한 저항력 확보.
 - **의의:** 자율주행, 의료 진단, 안보 등 작은 오류가 치명적인 결과를 초래하는 '미션 크리티컬' 분야에서 AI가 상용화되기 위한 필수 조건.