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⛔️ DEPRECATED – https://github.com/ageron/handson-ml3 또는 handson-mlp를 참고하세요.

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Machine Learning Notebooks
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# ⚠ 본 에디션은 이제 구버전입니다. [저자의 책 제3판](https://github.com/ageron/handson-ml3)과 [PyTorch 버전](https://github.com/ageron/handson-mlp), 그리고 [다양한 번역본들](https://homl.info/)을 이용하실 수 있습니다.
이 프로젝트는 이제 구버전이 된(2019년에 출시된) 제2판을 위한 것입니다.
이 프로젝트의 목적은 Python으로 Machine Learning의 기초를 가르치는 것입니다. O'Reilly에서 출판한 제 저서 [Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras and TensorFlow](https://www.oreilly.com/library/view/hands-on-machine-learning/9781492032632/) 제2판의 예제 코드와 연습문제 해답을 담고 있습니다:
![](https://images-na.ssl-images-amazon.com/images/I/51aqYc1QyrL._SX379_BO1,204,203,200_.jpg "book")
\*\*참고\*\*: 초판 노트북을 찾고 계시다면 [ageron/handson-ml](https://github.com/ageron/handson-ml)을 확인하세요. 제3판의 경우 [ageron/handson-ml3](https://github.com/ageron/handson-ml3)을 확인하세요.
## 빠른 시작
### 아무것도 설치하지 않고 온라인에서 이 노트북들을 실습해보고 싶으신가요?
다음 서비스 중 아무거나 사용하세요(무료 GPU와 TPU를 제공하는 Colab이나 Kaggle을 권장합니다).
\*\*경고\*\*: \_이 서비스들은 임시 환경을 제공하므로, 작업한 내용은 일정 시간이 지나면 삭제됩니다. 따라서 보관하고 싶은 데이터는 반드시 다운로드하시기 바랍니다.\_
\* [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/ageron/handson-ml2/blob/master/)
\* [![Open in Kaggle](https://kaggle.com/static/images/open-in-kaggle.svg)](https://homl.info/kaggle/)
\* [![Launch binder](https://mybinder.org/badge_logo.svg)](https://mybinder.org/v2/gh/ageron/handson-ml2/HEAD?filepath=%2Findex.ipynb)
\* [![Launch in Deepnote](https://deepnote.com/buttons/launch-in-deepnote-small.svg)](https://homl.info/deepnote/)
### 코드를 실행하지 않고 단순히 노트북을 빠르게 살펴보고 싶으신가요?
\* [![Render nbviewer](https://raw.githubusercontent.com/jupyter/design/master/logos/Badges/nbviewer_badge.svg)](https://nbviewer.jupyter.org/github/ageron/handson-ml2/blob/master/index.ipynb)
\* [github.com의 노트북 뷰어](https://github.com/ageron/handson-ml2/blob/master/index.ipynb)도 작동하지만 이상적이지는 않습니다. 속도가 느리고, 수식이 항상 올바르게 표시되지 않으며, 용량이 큰 노트북은 열리지 않는 경우가 많습니다.
### Docker 이미지를 사용하여 이 프로젝트를 실행하고 싶으신가요?
[Docker 안내서](https://github.com/ageron/handson-ml2/tree/master/docker)를 읽어보세요.
### 내 PC에 이 프로젝트를 직접 설치하고 싶으신가요?
[Anaconda](https://www.anaconda.com/distribution/) (또는 [Miniconda](https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html)), [git](https://git-scm.com/downloads)을 설치하는 것으로 시작하세요. TensorFlow 호환 GPU가 있다면 [GPU 드라이버](https://www.nvidia.com/Download/index.aspx)와 적절한 버전의 CUDA 및 cuDNN을 함께 설치하세요(자세한 내용은 TensorFlow 문서를 참고하세요).
그런 다음 터미널을 열고 다음 명령어들을 입력하여 이 프로젝트를 복제(clone)합니다(각 줄 앞의 `$` 기호는 터미널 명령어임을 나타내는 것이므로 입력하지 마세요):
$ git clone https://github.com/ageron/handson-ml2.git
$ cd handson-ml2
그런 다음 다음 명령어들을 실행합니다:
$ conda env create -f environment.yml
$ conda activate tf2
$ python -m ipykernel install --user --name=python3
마지막으로 Jupyter를 시작합니다:
$ jupyter notebook
추가 안내가 필요하시면 [상세 설치 안내서](INSTALL.md)를 읽어보세요.
# FAQ
\*\*어떤 Python 버전을 사용해야 하나요?\*\*
Python 3.8을 권장합니다. 위의 설치 안내를 따르면 해당 버전이 설치됩니다. 대부분의 코드는 다른 Python 3 버전에서도 작동하지만, 일부 라이브러리는 아직 Python 3.9나 3.10을 지원하지 않으므로 Python 3.8을 권장하는 이유입니다.
\*\*`load\_housing\_data()`를 호출할 때 에러가 발생합니다\*\*
`load\_housing\_data()`를 호출하기 \*전에\* 반드시 `fetch\_housing\_data()`를 호출해야 합니다.

ousing\_data()` 함수에서 오류가 발생한다면, 노트북에 있는 코드와 정확히 일치하는 코드를 실행하고 있는지 확인하세요(필요한 경우 복사/붙여넣기 하세요). 문제가 지속되면 네트워크 구성을 확인해 주세요.

\*\*MacOSX에서 SSL 오류가 발생합니다\*\*
아마도 SSL 인증서를 설치해야 할 것입니다(이 [StackOverflow 질문](https://stackoverflow.com/questions/27835619/urllib-and-ssl-certificate-verify-failed-error)을 참고하세요). 공식 웹사이트에서 Python을 다운로드한 경우, 터미널에서 `/Applications/Python\ 3.8/Install\ Certificates.command`를 실행하세요(`3.8`은 설치한 버전에 맞게 변경하세요). MacPorts를 사용하여 Python을 설치했다면, 터미널에서 `sudo port install curl-ca-bundle`을 실행하세요.

\*\*이 프로젝트를 로컬에 설치했습니다. 최신 버전으로 어떻게 업데이트하나요?\*\*
[INSTALL.md](INSTALL.md)를 참고하세요.

\*\*Anaconda를 사용할 때 Python 라이브러리를 최신 버전으로 어떻게 업데이트하나요?\*\*
[INSTALL.md](INSTALL.md)를 참고하세요.

## 기여자 (Contributors)
유용한 피드백 제공, 이슈 등록, 또는 Pull Request 제출 등을 통해 [이 프로젝트에 기여해주신 모든 분들](https://github.com/ageron/handson-ml2/graphs/contributors)에게 감사드립니다. 모든 노트북을 검토하고 연습문제 해답에 대한 도움을 포함하여 수많은 PR을 제출해 주신 박해선 님과 Ian Beauregard에게 특별한 감사를 드립니다. 또한 `docker` 디렉토리를 만들어 주신 Steven Bunkley와 Ziembla, 그리고 연습문제 해답을 도와주신 github 사용자 SuperYorio에게도 감사를 전합니다.

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