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id: wiki-2026-0508-search-space
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title: Search Space
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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canonical_id: self
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aliases: [P-Reinforce-AUTO-SESP-001]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.96
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tags: [auto-reinforced, Search-space, Optimization, State-Space, configuration-space, combinatorial-explosion]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-04-20
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github_commit: pending
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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tech_stack:
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language: unspecified
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framework: unspecified
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# [[Search-Space|Search-Space]]
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "가능성의 광활한 대지: 우리가 풀고자 하는 문제의 모든 해답 후보들이 존재할 수 있는 가상의 공간이자, 지능이 가장 효율적인 정답(Global Optimum)을 찾기 위해 탐험해야 할 지적 지도 전체."
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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탐색 공간(Search-Space)은 알고리즘이 해결책을 찾기 위해 탐색하는 모든 가능한 상태나 경로의 집합입니다.
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1. **핵심 도전 (조합 폭발)**:
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* 변수가 조금만 늘어나도 탐색 공간이 우주적 규모로 커져버리는 현상. ([[Efficiency|Efficiency]]의 적)
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2. **지능의 대처 (Pruning)**:
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* 말도 안 되는 경로는 미리 잘라내고(가지치기), 가능성 높은 곳만 집중적으로 뒤짐. (Optimization와 연결)
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3. **왜 중요한가?**:
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* 탐색 공간을 어떻게 정의하고 좁히느냐가 알고리즘의 성패를 결정하며, 지능이란 결국 '무한한 공간에서 유한한 시간 내에 최적해를 찾아내는 능력'이기 때문임. ([[Machine Learning (ML)|Machine Learning (ML)]]의 본질)
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 모든 칸을 다 뒤지는 정책([[Brute-force|Brute-force]])을 선호했으나, 현대 정책은 신경망 정책(Neural nets)이 공간의 고차원 특징 정책을 이해해 '직관적으로' 정답지로 점프하는 '벡터 공간 탐색 정책'으로 진화함(RL Update). ([[Representation-Learning|Representation-Learning]]와 연결)
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- **정책 변화(RL Update)**: 바둑의 알파고가 수천만 가지 수 중 승리 확률 정책이 높은 곳만 골라낸 것이 바로 탐색 공간 정책을 비약적으로 줄인 현대 AI의 쾌거 정책임. ([[Reinforcement Learning (RL)|Reinforcement Learning (RL)]]와 연결)
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- [[Optimization|Optimization]], [[Efficiency|Efficiency]], [[Machine Learning (ML)|Machine Learning (ML)]], [[Representation-Learning|Representation-Learning]], [[Reinforcement Learning (RL)|Reinforcement Learning (RL)]]
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- **Modern Tech/Tools**: AlphaGo (MCTS), Hyper[[Parameter|Parameter]] tuning, Genetic algorithms.
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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## 💻 코드 패턴 (Code Patterns)
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**패턴 1:** *(TODO: 이 프로젝트 컨벤션 반영한 구조 스켈레톤)*
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```text
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# TODO
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```
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## 🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)
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**선택 A를 써야 할 때:**
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- *(TODO)*
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**선택 B를 써야 할 때:**
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- *(TODO)*
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**기본값:**
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> *(TODO)*
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## ❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)
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- **[안티패턴]:** *(TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)* |