알리바바가 2025년 4월 공개한 qwen3는 전 세계 119개 언어를 지원하는 차세대 오픈소스 대형 언어 모델이다. qwen3 사용법, qwen3 설치 방법, qwen3 설명, qwen3 한국어라는 네 가지 초점을 중심으로, 로컬 설치부터 고급 기능 활용, 한국어 성능까지 폭넓게 살펴본다. 로컬에서 직접 모델을 구동하면 데이터 주권을 지키면서도 예측 가능한 비용 구조를 확보할 수 있다. 하이브리드 사고(Thinking/Non-Thinking) 전환 기능은 복잡한 추론 과제를 수행하면서도 일상 대화에서 빠른 응답을 제공해준다. 아래에서 구체적인 qwen3 설치 방법과 qwen3 사용법을 단계별로 알아보고, 풍부한 예시와 표를 통해 qwen3 설명을 명료하게 제시한 뒤, 한국어 지원 범위를 집중적으로 다룰..

n8n 설명, n8n github, n8n 사용법, n8n 가이드, n8n 설치 를 한눈에 정리한 본문은 오픈소스 워크플로우 자동화 플랫폼 n8n의 핵심 개념부터 최신 릴리스(2025‑04‑22) 특징까지 모두 담았다. n8n 설명이 처음인 독자도, 이미 n8n github 리포지터리를 포크해본 개발자도 이 글 하나로 n8n 사용법과 n8n 가이드를 단계별로 따라 하며 즉시 n8n 설치를 완료할 수 있다. 모든 문단은 300자 이상으로 작성돼 깊이 있는 정보와 풍부한 실전 팁을 동시에 제공한다.n8n 설명 ― 오픈소스 워크플로우 자동화 플랫폼n8n 설명을 시작하기 전에 왜 n8n이 주목받는지 살펴보자. n8n은 "Node for Node"의 줄임말로, 노드 단위로 블록을 쌓듯 자동화를 설계할 수 있게 해..

* 경사 하강법 (Gradient Descent) 경사 하강법 (Gradient Descent)이란 쉽게 말하면, Training set (funtion)의 극솟점을 찾는 알고리즘이다. a는 Step size (또는 learning rate)로 수렴 속도를 결정한다. Cost function을 설정하고, 모델의 Cost function 최솟값을 찾아 그 값을 구할 때 쓰인다. w : data point J(w) : Cost function 반복 알고리즘을 통해, w를 계속 업데이트 한다. * 경사 하강법 파이썬 코드 from numpy import asarray from numpy import arange from numpy.random import rand from matplotlib import py..

* Overfitting Overfitting(과적합)은 학습 모델이 Traing data에 대하여 지나치게 과하게 학습한 것을 뜻 한다. 오른쪽의 그래프와 같이 Training data에서는 에러가 적게 발생하지만, Test data에서는 에러가 급격히 늘어난다. 반대로 너무 단순화하여 학습된 모델의 경우는 Underfitting되었다고 한다. * Regularization Regularization을 통해 학습 Objective에 Hyperparameter λ 를 추가함으로써 Overfitting 문제를 해결할 수 있다. 이 때, regression에 적용하는 regularization은 L1, L2 두 가지가 있다. 각각 Lasso regression, Ridge regression이라고 한다. R..

* 지도 학습(Supervised learning) - 지도 학습이란 Traing Data로 부터 특정한 함수를 유추해 내는 것. Classificaation, Regression의 예시가 있다. - Classification : data label을 분류하고 예측하는 모델 - Regression : 연속형 변수들에 대해 변수들 사이의 관계를 분석하는 모델 * 비지도 학습(Unsupervised learning) - 비지도 학습이란 Data가 어떻게 구성되었는지 알아내는 것. Clustering의 예시가 있다. * Datasets: Traing data, Validation data, Test data - Traing data : 학습을 시킬 때 사용하는 데이터 셋, Fit the parameters. ..