ageron/handson-ml3

이 프로젝트는 Python을 이용한 머신러닝 (Machine Learning)의 기초를 가르치는 것을 목표로 합니다. 이 프로젝트에는 저의 O'Reilly 저서인 Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras and TensorFlow (3rd edition) 제3판의 예제 코드와 연습 문제에 대한 솔루션이 포함되어 있습니다.

참고: 만약 제2판 노트북을 찾고 계신다면 ageron/handson-ml2를 확인하세요. 제1판의 경우 ageron/handson-ml을 참조하시기 바랍니다.

⚠ Colab은 임시 환경을 제공합니다. 작업한 모든 내용은 잠시 후 삭제되므로, 중요한 데이터는 반드시 다운로드해 두시기 바랍니다.

github.com의 노트북 뷰어 (notebook viewer)도 작동하지만 이상적이지는 않습니다. 속도가 더 느리고, 수학 방정식이 항상 올바르게 표시되지 않으며, 용량이 큰 노트북은 열리지 않는 경우가 많습니다.

Docker 지침을 읽어보세요.

Anaconda (또는 Miniconda)와 git을 설치하는 것으로 시작하세요. 만약 TensorFlow 호환 GPU를 보유하고 있다면, GPU 드라이버와 함께 적절한 버전의 CUDA 및 cuDNN을 설치하세요 (자세한 내용은 TensorFlow의 문서를 참조하십시오).

다음으로, 터미널을 열고 다음 명령어를 입력하여 이 프로젝트를 클론 (clone) 하세요 (각 줄의 첫 번째 $ 기호는 입력하지 마세요. 이는 터미널 명령어임을 나타내는 표시일 뿐입니다):

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

그 다음, 다음 명령어들을 실행하세요:

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

마지막으로, Jupyter를 시작하세요:

$ jupyter notebook

추가 지침이 필요한 경우, 상세 설치 지침을 읽어보시기 바랍니다.

어떤 Python 버전을 사용해야 하나요?

Python 3.10을 권장합니다. 위의 설치 지침을 따른다면 해당 버전을 얻게 될 것입니다. 3.7 이상의 모든 버전도 작동할 것입니다.

load_housing_data()를 호출할 때 에러가 발생합니다

HTTP 에러가 발생한다면, 노트북에 있는 것과 정확히 동일한 코드를 실행하고 있는지 확인하세요 (필요하다면 복사/붙여넣기를 하세요). 문제가 지속되면 네트워크 설정(network configuration)을 확인해 주세요. 만약 SSL 에러가 발생한다면, 다음 질문을 참조하세요.

MacOSX에서 SSL 에러가 발생합니다

아마도 SSL 인증서(SSL certificates)를 설치해야 할 것입니다 (이 StackOverflow 질문을 참조하세요). 공식 웹사이트에서 Python을 다운로드했다면, 터미널(terminal)에서 /Applications/Python\ 3.10/Install\ Certificates.command를 실행하세요 (3.10을 설치한 버전에 맞게 변경하세요). 만약 MacPorts를 사용하여 Python을 설치했다면, 터미널에서 sudo port install curl-ca-bundle를 실행하세요.

이 프로젝트를 로컬(locally)에 설치했습니다. 최신 버전으로 업데이트하려면 어떻게 해야 하나요?

INSTALL.md를 참조하세요.

Anaconda를 사용할 때, Python 라이브러리들을 최신 버전으로 업데이트하려면 어떻게 하나요?

INSTALL.md를 참조하세요.

유용한 피드백을 제공하거나, 이슈(issues)를 제기하거나, Pull Requests를 제출하는 등 이 프로젝트에 기여해 주신 모든 분께 감사드립니다. 모든 노트북을 검토하고 일부 연습 문제 솔루션에 대한 도움을 포함하여 많은 PR을 제출해 주신 Haesun Park님과 Ian Beauregard님께 특별히 감사드립니다. docker 디렉토리를 만들어 주신 Steven Bunkley님과 Ziembla님, 그리고 일부 연습 문제 솔루션을 도와주신 github 사용자 SuperYorio님께도 감사드립니다. 많은 오류를 수정하며 수많은 훌륭한 PR을 제출해 주신 Victor Khaustov님께도 깊은 감사를 표합니다. 마지막으로, Google Cloud Credit을 제공하여 이 작업을 지원해 주신 Google ML Developer Programs 팀에게 감사드립니다.