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2nd/10_Wiki/Topics/AI_and_ML/Black-Box-Optimization.md
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3.6 KiB
Markdown

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id: wiki-2026-0508-black-box-optimization
title: Black Box Optimization
category: 10_Wiki/Topics
status: needs_review
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aliases: [BBO-001]
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tags: ["Optimization|[Optimization", algorithm, machine-learning, black-box, Heuristics]
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last_reinforced: 2026-04-26
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
tech_stack:
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# Black-Box Optimization (블랙박스 최적화)
## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "내부 원리는 몰라도, 입력과 출력만으로 최선의 답을 찾아내라" — 시스템의 내부 수학적 모델이나 기울기(Gradient) 정보를 알 수 없을 때, 관측된 데이터를 바탕으로 목적 함수를 최적화하는 기법.
## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
- **추출된 패턴:** 목적 함수의 미분값을 구할 수 없는 환경에서, 효율적인 샘플링과 전역 탐색 전략을 통해 최적의 파라미터 조합을 찾는 탐색 패턴.
- **주요 기법:**
- **Bayesian Optimization:** 가우시안 프로세스 등을 통해 목적 함수의 모양을 추정하고, 다음 샘플링 지점을 결정 (가장 널리 쓰임).
- **Genetic Algorithms:** 자연 선택의 원리를 이용하여 해를 진화시킴.
- **Simulated Annealing:** 확률적 탐색을 통해 지역 최적해 탈출.
- **Random [[Search|Search]] / Grid Search:** 가장 단순한 형태의 탐색.
- **응용 분야:** 하이퍼파라미터 튜닝(AutoML), 신약 설계, 로봇 제어 정책 최적화 등.
## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
- **과거 데이터와의 충돌:** 미분 가능한 환경에서의 경사 하강법에 의존하던 방식에서, 미분이 불가능하거나 연산 비용이 매우 비싼 실제 시스템 최적화로 영역 확장.
- **정책 변화:** Antigravity 프로젝트의 에이전트 모델 하이퍼파라미터 최적화 시, 베이지안 최적화 기반의 블랙박스 기법을 사용하여 적은 시행횟수로 최적의 설정을 찾음.
## 🔗 지식 연결 (Graph)
- Bayesian-Inference, [[Evolutionary-Computation|Evolutionary-Computation]], [[Simulated-Annealing|Simulated-Annealing]], HyperParameter-Optimization
- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Black-Box-Optimization.md
## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
**언제 이 지식을 쓰는가:**
- *(TODO)*
**언제 쓰면 안 되는가:**
- *(TODO)*
## 🧪 검증 상태 (Validation)
- **정보 상태:** needs_review
- **출처 신뢰도:** A
- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
## 🕓 변경 이력 (Changelog)
| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
|------|-----------|-----------|--------|
| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
## 💻 코드 패턴 (Code Patterns)
**패턴 1:** *(TODO: 이 프로젝트 컨벤션 반영한 구조 스켈레톤)*
```text
# TODO
```
## 🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)
**선택 A를 써야 할 때:**
- *(TODO)*
**선택 B를 써야 할 때:**
- *(TODO)*
**기본값:**
> *(TODO)*
## ❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)
- **[안티패턴]:** *(TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)*