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<핸즈온 머신러닝 3판>의 주피터 노트북 저장소

Primary LanguageJupyter NotebookApache License 2.0Apache-2.0

핸즈온 머신러닝 3판

이 프로젝트는 파이썬으로 머신 러닝의 기초를 배우는 것이 목표입니다. 여기에는 <핸즈온 머신러닝 3판>(한빛미디어, 2023)의 연습 문제에 대한 예제 코드와 솔루션이 포함되어 있습니다: (교보문고, Yes24, 알라딘, 한빛미디어)

참고: 2판의 노트북은 rickiepark/handson-ml2에 있습니다. 1판의 노트북은 rickiepark/handson-ml에 있습니다.

빠르게 시작하기

아무것도 설치하지 않고도 온라인에서 이 노트북을 실행하고 싶은가요?

  • Open In Colab

코랩은 임시 환경을 제공하므로 일정 시간이 지나면 모든 작업이 삭제되므로 중요한 데이터는 반드시 다운로드하세요.

코드를 실행하지 않고 노트북을 빠르게 살펴보고 싶은가요?

  • Render nbviewer

  • 깃허브의 노트북 뷰어로도 볼 수 있지만 이상적이지는 않습니다. 페이지가 느리게 열리고 수학 방정식이 이따금 잘못 표시되거나 용량이 큰 노트북은 열리지 않는 경우가 많습니다.

이 프로젝트를 로컬 컴퓨터에 설치하고 싶은가요?

아나콘다(또는 미니콘다), 을 설치하고, 텐서플로와 호환되는 GPU가 있다면 GPU 드라이버와 적절한 버전의 CUDA 및 cuDNN을 설치하세요(자세한 내용은 텐서플로우 설명서를 참조하세요).

그다음 터미널을 열고 다음 명령을 입력하여 이 저장소를 클론합니다(터미널 명령임을 표시하는 맨 앞의 $ 기호는 입력하지 마세요):

$ git clone https://github.com/rickiepark/handson-ml3.git
$ cd handson-ml3

그다음 다음 명령을 실행합니다:

$ conda env create -f environment.yml
$ conda activate homl3
$ python -m ipykernel install --user --name=python3

마지막으로 주피터를 실행합니다:

$ jupyter notebook

더 자세한 내용은 상세 설치 문서를 참조하세요.

자주 묻는 질문

어떤 파이썬 버전을 사용해야 하나요?

Python 3.10을 권장합니다. 위의 설치 가이드를 따르면 이 버전이 설치됩니다. 3.7 이상 버전이면 모두 작동합니다.

load_housing_data()를 호출하면 에러가 발생합니다

HTTP 오류가 발생하면 노트북에서와 똑같은 코드를 실행하고 있는지 확인하세요(복사/붙여넣기로 다시 실행해 보세요). 문제가 지속되면 네트워크 구성을 확인하세요. SSL 오류인 경우, 다음 질문을 참조하세요.

MacOSX에서 SSL 오류가 발생합니다.

SSL 인증서를 설치해야 합니다(스택오버플로 질문 참조하세요). 공식 웹사이트에서 파이썬을 다운로드한 경우, 터미널에서 /Applications/Python\ 3.10/Install\ Certificates.command를 실행합니다(3.10을 설치한 버전으로 변경). MacPorts를 사용하여 파이썬을 설치한 경우, 터미널에서 sudo port install curl-ca-bundle을 실행합니다.

이 프로젝트를 로컬에 설치했습니다. 최신 버전으로 업데이트하려면 어떻게 해야 하나요?

INSTALL.md를 참고하세요.

아나콘다를 사용할 때 파이썬 라이브러리를 최신 버전으로 업데이트하려면 어떻게 해야 하나요?

INSTALL.md를 참고하세요.

도움을 주신 분들

유용한 피드백을 제공하거나 이슈를 제기하거나 풀 리퀘스트를 보내는 등 이 프로젝트에 기여해 주신 모든 분들께 감사의 말씀을 드립니다. 특별히 박해선과 Ian Beauregard에게 감사드립니다. 전체 노트북을 리뷰했을 뿐만 아니라 일부 연습문제 해답에 대한 도움을 주고, 많은 PR을 보내주었습니다. 연습문제 해답에 도움을 준 깃허브 사용자 SuperYorio에게 감사합니다. 많은 오류 수정이 포함된 훌륭한 PR을 많이 보내준 Victor Khaustov에게 감사드립니다. 마지막으로 구글 클라우드 크레딧을 제공하여 이 작업을 지원해주신 구글 ML 개발자 프로그램 팀에게도 감사드립니다.