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id: wiki-2026-0508-objective-functions
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title: Objective Functions
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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: [OBJ-FUNC-001]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 1.0
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tags: [machine-learning, Optimization, loss-function, cost-function]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-04-26
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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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# Objective Functions (목적 함수)
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "모델이 나아가야 할 북극성을 정의하라" — 머신러닝 모델이 학습을 통해 최소화(비용 함수)하거나 최대화(효용 함수)하고자 하는 수치적 목표.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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- **추출된 패턴:** 실제 값과 모델의 예측 값 사이의 차이(Error)를 수치화하여, 이를 줄이는 방향으로 가중치를 업데이트하게 만드는 가이드 패턴.
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- **세부 내용:**
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- **Loss Function:** 개별 데이터 포인트에 대한 오차 측정 (예: MSE, Cross-Entropy).
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- **Cost Function:** 전체 학습 데이터셋에 대한 오차의 평균.
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- **[[Regularization|Regularization]] Terms:** 과적합을 방지하기 위해 목적 함수에 추가되는 페널티 (예: L1, L2 정규화).
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- **Optimization:** 경사 하강법 등을 통해 목적 함수의 값을 최적화하는 과정을 거침.
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌:** 단순한 오차 계산에서, 최근에는 모델의 윤리성, 편향성, 안전성 등을 목적 함수에 수치화하여 반영하는 연구로 확장됨.
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- **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 에이전트의 답변 품질 평가 시, 정확도뿐만 아니라 '정보의 구체성'과 '가독성'을 목적 함수의 가중치로 포함하여 학습시킴.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- [[Gradient-Descent|Gradient-Descent]], Cross-Entropy, [[Optimization|Optimization]], [[Machine-Learning-Lifecycle|Machine-Learning-Lifecycle]]
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- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Objective-Functions.md
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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 | |