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핸즈온 머신러닝 2/E의 주피터 노트북

Primary LanguageJupyter NotebookApache License 2.0Apache-2.0

핸즈온 머신러닝 주피터 노트북

파이썬을 사용해 머신러닝을 공부하는데 도움이 되기 위해 이 저장소를 만들었습니다. 여기에는 한빛미디어의 핸즈온 머신러닝 2판의 예제 코드와 연습문제 답도 포함되어 있습니다.

이 책은 서점에서 판매 중입니다. Yes24, 교보문고, 알라딘, 한빛미디어

이 책의 동영상 강의를 유튜브에 올리고 있습니다. 혼자 공부하시는 분들에게 도움이 되면 좋겠습니다. :-)

노트: 1판의 노트북을 찾고 있다면 rickiepark/handson-ml을 참고하세요.

시작하기

아무것도 설치하지 않고 노트북을 실행하고 싶나요?

다음 서비스 중 하나를 사용하세요.

경고: 이런 서비스들은 임시 환경을 제공합니다. 실행이 끝난 후 시간이 지나면 모두 사라집니다. 필요하다면 다운로드해서 보관하세요.

  • 추천 옵션: 구글 코랩(Colab): 을 사용합니다.

  • 또는 바인더(Binder): 를 사용합니다.

    • 노트: 대부분의 경우 바인더가 빠르게 잘 실행되지만 이 깃허브가 업데이트되면 바인더가 처음부터 새로운 환경을 만들어야 하기 때문에 시간이 좀 걸립니다.
  • 또는 딥노트(Deepnote):

코드를 실행하지 않고 노트북을 간단히 둘러 보고 싶나요?

주피터 노트북 뷰어: 로 이 저장소의 노트북을 볼 수 있습니다.

노트: 깃허브의 노트북 뷰어를 사용할 수도 있지만 느리고 수학 공식을 완전하게 표시하지 못합니다.

도커 이미지를 사용해 실행하고 싶나요?

도커 가이드를 참고하세요.

자신의 컴퓨터에서 실행하고 싶나요?

먼저 아나콘다(Anaconda) (또는 미니콘다(Miniconda)), 을 설치하세요. 텐서플로와 호환되는 GPU를 가지고 있다면 GPU 드라이버를 설치하세요.

그다음 터미널에서 다음 명령을 실행하여 이 저장소를 클론하세요($ 기호는 입력하지 마세요. 이 기호는 터미널 명령이라는 것을 표시하는 것 뿐입니다):

$ git clone https://github.com/rickiepark/handson-ml2.git
$ cd handson-ml2

tensorflow 패키지는 GPU와 CPU에 모두 사용할 수 있습니다. CPU만 사용하는 경우 environment.yml(윈도우일 경우 environment-windows.yml)에서 tensorflowtensorflow-cpu로 바꾸면 패키지 다운로드 용량을 줄일 수 있습니다. GPU를 사용하는 경우 tensorflow-serving-apitensorflow-serving-api-gpu로 바꾸세요.

그다음 다음 명령을 실행합니다:

$ conda env create -f environment.yml # 윈도우일 경우 environment-windows.yml
$ conda activate tf2
$ python -m ipykernel install --user --name=python3

그다음 윈도우일 경우 다음 명령을 실행하세요:

$ pip install --no-index -f https://github.com/Kojoley/atari-py/releases atari_py

이제 주피터를 시작합니다:

$ jupyter notebook

더 자세한 내용은 설치 가이드를 참고하세요.

기여자

유용한 피드백을 전달해 주고 이슈를 등록하고 RP을 보내준 모든 분들께 감사합니다. 특별히 일부 연습문제의 답을 도와준 Haesun Park(박해선)에게 감사합니다. 또 docker 디렉토리를 만들어준 Steven Bunkley와 Ziembla에게 감사합니다. 연습문제 답을 도와준 깃허브 유저 SuperYorio에게도 감사합니다.