๐Ÿค– ๋˜‘๋˜‘ํ•œ ์ปดํ“จํ„ฐ๋ฅผ ์œ„ํ•œ ํŠน๋ณ„ํ•œ ์žฌ๋Šฅ! ๋Œ€์นญ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ๋” ์ž˜ ์ดํ•ดํ•˜๊ฒŒ ๋„์™€์ฃผ๋Š” ๋งˆ๋ฒ• ๊ฐ™์€ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ โœจ,Massachusetts Institute of Technology


๐Ÿค– ๋˜‘๋˜‘ํ•œ ์ปดํ“จํ„ฐ๋ฅผ ์œ„ํ•œ ํŠน๋ณ„ํ•œ ์žฌ๋Šฅ! ๋Œ€์นญ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ๋” ์ž˜ ์ดํ•ดํ•˜๊ฒŒ ๋„์™€์ฃผ๋Š” ๋งˆ๋ฒ• ๊ฐ™์€ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ โœจ

์•ˆ๋…•ํ•˜์„ธ์š”, ์‹ ๊ธฐํ•˜๊ณ  ์žฌ๋ฏธ์žˆ๋Š” ๊ณผํ•™ ์ด์•ผ๊ธฐ๋ฅผ ์ข‹์•„ํ•˜๋Š” ์นœ๊ตฌ๋“ค! ์˜ค๋Š˜์€ MIT๋ผ๋Š” ์•„์ฃผ ๋˜‘๋˜‘ํ•œ ๋Œ€ํ•™๊ต์—์„œ ๋ฉ‹์ง„ ์†Œ์‹์„ ๊ฐ€์ ธ์™”์–ด์š”. ๋งˆ์น˜ ์šฐ๋ฆฌ๊ฐ€ ๊ทธ๋ฆผ์„ ๊ทธ๋ฆฌ๊ฑฐ๋‚˜ ๋ธ”๋ก ์Œ“๊ธฐ๋ฅผ ํ•  ๋•Œ์ฒ˜๋Ÿผ, ์ปดํ“จํ„ฐ๋„ ์—ฌ๋Ÿฌ ๊ฐ€์ง€ ์ •๋ณด๋ฅผ ๋ฐฐ์šฐ๊ณ  ๋˜‘๋˜‘ํ•ด์ง€๋Š” ๋ฐฉ๋ฒ•์„ ์—ฐ๊ตฌํ•˜๊ณ  ์žˆ๋‹ต๋‹ˆ๋‹ค. ๊ทธ๋Ÿฐ๋ฐ ์ปดํ“จํ„ฐ๊ฐ€ ๋ฐฐ์šฐ๋Š” ๋ฐ ์กฐ๊ธˆ ์–ด๋ ค์šด ์ ์ด ์žˆ์—ˆ๋Š”๋ฐ, MIT ๊ณผํ•™์ž๋“ค์€ ์ด๊ฑธ ํ•ด๊ฒฐํ•  ๋งˆ๋ฒ• ๊ฐ™์€ ๋ฐฉ๋ฒ•์„ ์ฐพ์•„๋ƒˆ์–ด์š”!

๐Ÿ’– ๋Œ€์นญ ๋ฐ์ดํ„ฐ, ์ด๊ฒŒ ๋ญ๋ƒ๊ณ ์š”?

์šฐ๋ฆฌ ์ฃผ๋ณ€์—๋Š” ๋Œ€์นญ์ธ ๊ฒƒ๋“ค์ด ์ •๋ง ๋งŽ์•„์š”! * ๋‚˜๋น„: ๋‚˜๋น„์˜ ์™ผ์ชฝ ๋‚ ๊ฐœ์™€ ์˜ค๋ฅธ์ชฝ ๋‚ ๊ฐœ๊ฐ€ ๊ฑฐ์˜ ๋˜‘๊ฐ™์ด ์ƒ๊ฒผ์ฃ ? * ์‚ฌ๋žŒ ์–ผ๊ตด: ์šฐ๋ฆฌ ์–ผ๊ตด๋„ ์™ผ์ชฝ ๋ˆˆ, ์˜ค๋ฅธ์ชฝ ๋ˆˆ, ์™ผ์ชฝ ๊ท€, ์˜ค๋ฅธ์ชฝ ๊ท€๊ฐ€ ๋น„์Šทํ•˜๊ฒŒ ์ƒ๊ฒผ์–ด์š”. * ํ•˜ํŠธ ๋ชจ์–‘: ํ•˜ํŠธ ๋ชจ์–‘๋„ ๊ฐ€์šด๋ฐ๋ฅผ ๊ธฐ์ค€์œผ๋กœ ์™ผ์ชฝ๊ณผ ์˜ค๋ฅธ์ชฝ์ด ๋˜‘๊ฐ™์•„์š”.

์ด์ฒ˜๋Ÿผ ๋˜‘๊ฐ™์ด ์ƒ๊ธด ๋ถ€๋ถ„๋“ค์ด ์žˆ๋Š” ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ‘๋Œ€์นญ ๋ฐ์ดํ„ฐ’๋ผ๊ณ  ๋ถˆ๋Ÿฌ์š”. ์ปดํ“จํ„ฐ๋Š” ์ด๋Ÿฐ ๋Œ€์นญ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ๋ณผ ๋•Œ, ์™ผ์ชฝ ๋ถ€๋ถ„๊ณผ ์˜ค๋ฅธ์ชฝ ๋ถ€๋ถ„์„ ๋”ฐ๋กœ๋”ฐ๋กœ ๋ณด์ง€ ์•Š๊ณ  “์–ด? ์ด๊ฑฐ๋ž‘ ์ €๊ฑฐ๋ž‘ ๋˜‘๊ฐ™์ด ์ƒ๊ฒผ๋„ค!” ํ•˜๊ณ  ํ•œ ๋ฒˆ์— ๋˜‘๋˜‘ํ•˜๊ฒŒ ์ดํ•ดํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์œผ๋ฉด ๋” ์ข‹๊ฒ ์ฃ ?

๐Ÿค” ์ปดํ“จํ„ฐ๊ฐ€ ๋Œ€์นญ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ๋ฐฐ์šธ ๋•Œ ๊ฒช์—ˆ๋˜ ์–ด๋ ค์›€

์˜ˆ์ „์—๋Š” ์ปดํ“จํ„ฐ๊ฐ€ ๋Œ€์นญ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ๋ณผ ๋•Œ, ๋˜‘๊ฐ™์ด ์ƒ๊ธด ๋ถ€๋ถ„๋„ ๋”ฐ๋กœ๋”ฐ๋กœ ๋ณด๋А๋ผ ์กฐ๊ธˆ ๋А๋ฆฌ๊ณ  ํž˜๋“ค์–ดํ–ˆ์–ด์š”. ๋งˆ์น˜ ์šฐ๋ฆฌ๊ฐ€ ๋˜‘๊ฐ™์€ ๋ฌผ๊ฑด์„ ๋‘ ๋ฒˆ ์„ธ ๋ฒˆ ๋˜‘๊ฐ™์ด ๊ทธ๋ฆฌ๋Š” ๊ฒƒ์ฒ˜๋Ÿผ ๋ง์ด์ฃ . ์ด๋ ‡๊ฒŒ ๋˜๋ฉด ์ปดํ“จํ„ฐ๊ฐ€ ๋งŽ์€ ์ •๋ณด๋ฅผ ๋ฐฐ์šฐ๋ ค๋ฉด ์‹œ๊ฐ„์ด ์˜ค๋ž˜ ๊ฑธ๋ฆฌ๊ณ , ๋” ๋งŽ์€ ํž˜(์ „๊ธฐ ์—๋„ˆ์ง€)์„ ์จ์•ผ ํ–ˆ์–ด์š”.

โœจ MIT ๊ณผํ•™์ž๋“ค์˜ ๋งˆ๋ฒ• ๊ฐ™์€ ํ•ด๊ฒฐ์ฑ…: ์ƒˆ๋กœ์šด ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜!

MIT ๊ณผํ•™์ž๋“ค์€ ์ด ๋ฌธ์ œ๋ฅผ ํ•ด๊ฒฐํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•ด ‘์ƒˆ๋กœ์šด ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜’์ด๋ผ๋Š” ํŠน๋ณ„ํ•œ ๋ฐฉ๋ฒ•์„ ๊ฐœ๋ฐœํ–ˆ์–ด์š”. ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์€ ์ปดํ“จํ„ฐ๊ฐ€ ๋ฌธ์ œ๋ฅผ ํ’€๊ฑฐ๋‚˜ ์ผ์„ ์ฒ˜๋ฆฌํ•˜๋Š” ์ˆœ์„œ๋‚˜ ๋ฐฉ๋ฒ•์„ ์ ์–ด๋†“์€ ๊ฑฐ๋ผ๊ณ  ์ƒ๊ฐํ•˜๋ฉด ์‰ฌ์›Œ์š”.

์ƒˆ๋กœ์šด ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์€ ๋งˆ์น˜ ‘๋˜‘๋˜‘ํ•œ ๋ˆˆ’์ฒ˜๋Ÿผ ์ž‘๋™ํ•ด์š”! ์ด ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ ๋•๋ถ„์— ์ปดํ“จํ„ฐ๋Š” ๋Œ€์นญ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ๋ณผ ๋•Œ, ๋˜‘๊ฐ™์€ ๋ถ€๋ถ„์„ ํ•œ ๋ฒˆ๋งŒ ๋ณด๊ณ ๋„ “์ด๊ฑด ์™ผ์ชฝ์ด๊ณ  ์ด๊ฑด ์˜ค๋ฅธ์ชฝ์ธ๋ฐ, ๋˜‘๊ฐ™์ด ์ƒ๊ฒผ๋„ค!” ํ•˜๊ณ  ๊ธˆ๋ฐฉ ์•Œ์•„์ฑŒ ์ˆ˜ ์žˆ๊ฒŒ ๋˜์—ˆ์–ด์š”.

์ด ๋งˆ๋ฒ• ๊ฐ™์€ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ ๋•๋ถ„์— ์–ด๋–ค ์ข‹์€ ์ ์ด ์ƒ๊ฒผ์„๊นŒ์š”?

  1. ๋” ๋น ๋ฅด๊ณ  ํšจ์œจ์ ์œผ๋กœ ๋ฐฐ์›Œ์š”! ๐Ÿš€

    • ์ปดํ“จํ„ฐ๊ฐ€ ๋˜‘๊ฐ™์€ ๊ฒƒ์„ ์—ฌ๋Ÿฌ ๋ฒˆ ๋ณด์ง€ ์•Š์œผ๋‹ˆ, ํ›จ์”ฌ ๋น ๋ฅด๊ฒŒ ์ •๋ณด๋ฅผ ๋ฐฐ์šธ ์ˆ˜ ์žˆ์–ด์š”. ๋งˆ์น˜ ์šฐ๋ฆฌ๊ฐ€ ๊ณฑ์…ˆ์„ ๋ฐฐ์šฐ๋ฉด ๋ง์…ˆ์„ ์—ฌ๋Ÿฌ ๋ฒˆ ํ•˜๋Š” ๊ฒƒ๋ณด๋‹ค ํ›จ์”ฌ ๋นจ๋ฆฌ ๋‹ต์„ ๊ตฌํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ๊ฒƒ์ฒ˜๋Ÿผ์š”!
    • ๊ทธ๋ž˜์„œ ๋” ๋งŽ์€ ๋Œ€์นญ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ๋ณด๊ณ ๋„ ์ง€์น˜์ง€ ์•Š๊ณ  ๋˜‘๋˜‘ํ•˜๊ฒŒ ๋ฐฐ์šธ ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ต๋‹ˆ๋‹ค.
  2. ์—๋„ˆ์ง€๋„ ์•„๊ปด์š”! ๐Ÿ’ก

    • ๋˜‘๊ฐ™์€ ์ผ์„ ์—ฌ๋Ÿฌ ๋ฒˆ ํ•˜์ง€ ์•Š์œผ๋‹ˆ, ์ปดํ“จํ„ฐ๊ฐ€ ์‚ฌ์šฉํ•˜๋Š” ์ „๊ธฐ ์—๋„ˆ์ง€๋„ ์ค„์–ด๋“ค์–ด์š”. ๋งˆ์น˜ ์šฐ๋ฆฌ๊ฐ€ ๋œ ํž˜๋“ค๊ฒŒ ๊ณต๋ถ€ํ•˜๋ฉด ์—๋„ˆ์ง€๊ฐ€ ๋‚จ๋Š” ๊ฒƒ์ฒ˜๋Ÿผ์š”!
    • ์ด๋ ‡๊ฒŒ ์—๋„ˆ์ง€๋ฅผ ์•„๋ผ๋ฉด ์ง€๊ตฌ์—๊ฒŒ๋„ ์•„์ฃผ ์ข‹๊ฒ ์ฃ ?
  3. ๋” ๋˜‘๋˜‘ํ•œ ์ธ๊ณต์ง€๋Šฅ์„ ๋งŒ๋“ค ์ˆ˜ ์žˆ์–ด์š”! ๐Ÿค–

    • ์ด๋ฒˆ์— ๊ฐœ๋ฐœ๋œ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ ๋•๋ถ„์—, ์ปดํ“จํ„ฐ๋Š” ์•ž์œผ๋กœ ๋”์šฑ ๋˜‘๋˜‘ํ•œ ์ธ๊ณต์ง€๋Šฅ(AI)์„ ๋งŒ๋“œ๋Š” ๋ฐ ํฐ ๋„์›€์„ ์ค„ ๊ฑฐ์˜ˆ์š”.
    • ์‚ฌ์ง„ ์† ๊ณ ์–‘์ด์™€ ๊ฐ•์•„์ง€๋ฅผ ๋” ์ž˜ ๊ตฌ๋ถ„ํ•˜๊ฑฐ๋‚˜, ์šฐ๋ฆฌ ๋ง์„ ๋” ์ž˜ ์•Œ์•„๋“ฃ๋Š” ๋“ฑ ๋”์šฑ ๋ฐœ์ „๋œ ์ธ๊ณต์ง€๋Šฅ์„ ๋งŒ๋‚  ์ˆ˜ ์žˆ๊ฒŒ ๋  ๊ฑฐ์˜ˆ์š”.

๐Ÿ’ก ๊ณผํ•™์ž๋“ค์€ ์™œ ์ด๋Ÿฐ ์—ฐ๊ตฌ๋ฅผ ํ• ๊นŒ์š”?

MIT ๊ณผํ•™์ž๋“ค์€ ์šฐ๋ฆฌ๊ฐ€ ๋” ํŽธ๋ฆฌํ•˜๊ณ  ์ข‹์€ ์„ธ์ƒ์„ ๋งŒ๋“œ๋Š” ๋ฐ ๊ณผํ•™์ด ์–ด๋–ป๊ฒŒ ๋„์›€์„ ์ค„ ์ˆ˜ ์žˆ์„์ง€ ํ•ญ์ƒ ๊ณ ๋ฏผํ•ด์š”. ์ด๋ฒˆ ์—ฐ๊ตฌ๋Š” ์ปดํ“จํ„ฐ๊ฐ€ ์šฐ๋ฆฌ ์ฃผ๋ณ€์˜ ๋งŽ์€ ๋Œ€์นญ์ ์ธ ์ •๋ณด๋“ค์„ ๋” ์ž˜ ์ดํ•ดํ•˜๊ณ  ํ™œ์šฉํ•˜๊ฒŒ ํ•จ์œผ๋กœ์จ, ๋กœ๋ด‡, ์˜๋ฃŒ, ๊ณผํ•™ ์—ฐ๊ตฌ ๋“ฑ ์—ฌ๋Ÿฌ ๋ถ„์•ผ์—์„œ ํฐ ๋ฐœ์ „์„ ๊ฐ€์ ธ์˜ฌ ์ˆ˜ ์žˆ์„ ๊ฑฐ๋ผ๊ณ  ๊ธฐ๋Œ€ํ•˜๊ณ  ์žˆ๋‹ต๋‹ˆ๋‹ค.

๐ŸŒŸ ๋ฏธ๋ž˜์˜ ๊ณผํ•™์ž๊ฐ€ ๋  ๋„ˆํฌ๋“ค์—๊ฒŒ!

์ด๋ฒˆ ์†Œ์‹์„ ๋“ค์œผ๋‹ˆ, ๊ณผํ•™์ด ์ •๋ง ์žฌ๋ฏธ์žˆ๊ณ  ๋†€๋ž์ง€ ์•Š๋‚˜์š”? ์šฐ๋ฆฌ๊ฐ€ ๋งค์ผ ๋ณด๊ณ  ๋งŒ์ง€๋Š” ๊ฒƒ๋“ค ์†์— ์ˆจ๊ฒจ์ง„ ๋น„๋ฐ€์„ ํŒŒํ—ค์น˜๊ณ , ๊ทธ๊ฒƒ์„ ๋” ๋˜‘๋˜‘ํ•˜๊ฒŒ ๋งŒ๋“œ๋Š” ๋ฐฉ๋ฒ•์„ ์ฐพ๋Š” ๊ฒƒ์ด ๋ฐ”๋กœ ๊ณผํ•™์ด๋ž๋‹ˆ๋‹ค.

๋„ˆํฌ๋“ค๋„ ์ฃผ๋ณ€์„ ์ž์„ธํžˆ ๊ด€์ฐฐํ•˜๊ณ  “์™œ ๊ทธ๋Ÿด๊นŒ?” ํ•˜๊ณ  ๊ถ๊ธˆํ•ดํ•˜๋Š” ๋งˆ์Œ์„ ํ‚ค์šด๋‹ค๋ฉด, ๋ฏธ๋ž˜์˜ ๋ฉ‹์ง„ ๊ณผํ•™์ž๊ฐ€ ๋˜์–ด ์„ธ์ƒ์„ ๋” ์ข‹๊ฒŒ ๋ฐ”๊ฟ€ ์ˆ˜ ์žˆ์„ ๊ฑฐ์˜ˆ์š”! ์˜ค๋Š˜ ๋“ค๋ ค์ค€ MIT์˜ ๋งˆ๋ฒ• ๊ฐ™์€ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์ฒ˜๋Ÿผ, ๋„ˆํฌ๋“ค์˜ ๋ฐ˜์ง์ด๋Š” ์•„์ด๋””์–ด๋กœ ์„ธ์ƒ์„ ๋†€๋ผ๊ฒŒ ํ•  ๋‚ ์„ ๊ธฐ๋Œ€ํ• ๊ฒŒ! โœจ


New algorithms enable efficient machine learning with symmetric data


์ธ๊ณต์ง€๋Šฅ์ด ๋‰ด์Šค๋ฅผ ์ „๋‹ฌํ–ˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

๋‹ค์Œ ์งˆ๋ฌธ์„ ์‚ฌ์šฉํ•˜์—ฌ Google Gemini์˜ ๋‹ต๋ณ€์„ ์–ป์—ˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค:

2025-07-30 04:00์— Massachusetts Institute of Technology๊ฐ€ ‘New algorithms enable efficient machine learning with symmetric data’์„(๋ฅผ) ๋ฐœํ‘œํ–ˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ๊ด€๋ จ ์ •๋ณด๋ฅผ ํฌํ•จํ•˜์—ฌ ์–ด๋ฆฐ์ด์™€ ํ•™์ƒ๋“ค๋„ ์ดํ•ดํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ์‰ฌ์šด ์–ธ์–ด๋กœ ์ž์„ธํ•œ ๊ธฐ์‚ฌ๋ฅผ ์ž‘์„ฑํ•˜์—ฌ ๋” ๋งŽ์€ ์–ด๋ฆฐ์ด๋“ค์ด ๊ณผํ•™์— ๊ด€์‹ฌ์„ ๊ฐ–๋„๋ก ๊ฒฉ๋ คํ•ด ์ฃผ์„ธ์š”. ๊ธฐ์‚ฌ๋Š” ํ•œ๊ตญ์–ด๋กœ๋งŒ ์ œ๊ณตํ•ด ์ฃผ์„ธ์š”.

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