handson-mlp
A series of Jupyter notebooks that walk you through the fundamentals of Machine Learning and Deep Learning in Python using Scikit-Learn, PyTorch, and Hugging Face libraries.
파일 탐색기
최종 버전 다운로드 (.zip)- bug_report.yml
- clarification-request.yml
- config.yml
- feature-or-improvement-request.yml
- Dockerfile
- README.md
- california.png
- ladybug.png
- .dockerignore
- .gitignore
- .python-version
- 01_the_machine_learning_landscape.ipynb
- 02_end_to_end_machine_learning_project.ipynb
- 03_classification.ipynb
- 04_training_linear_models.ipynb
- 05_decision_trees.ipynb
- 06_ensemble_learning_and_random_forests.ipynb
- 07_dimensionality_reduction.ipynb
- 08_unsupervised_learning.ipynb
- 09_artificial_neural_networks.ipynb
- 10_neural_nets_with_pytorch.ipynb
- 11_training_deep_neural_networks.ipynb
- 12_deep_computer_vision_with_cnns.ipynb
- 13_processing_sequences_using_rnns_and_cnns.ipynb
- 14_nlp_with_rnns_and_attention.ipynb
- 15_transformers_for_nlp_and_chatbots.ipynb
- 16_vision_and_multimodal_transformers.ipynb
- 17_speeding_up_transformers.ipynb
- 18_autoencoders_gans_and_diffusion_models.ipynb
- 19_reinforcement_learning.ipynb
- Appendix_A_autodiff.ipynb
- Appendix_B_mixed_precision_and_quantization.ipynb
- Appendix_C_support_vector_machines.ipynb
- Appendix_D_relative_positional_encoding.ipynb
- Appendix_E_state_space_models.ipynb
- apt.txt
- CHANGES.md
- index.ipynb
- INSTALL.md
- LICENSE
- math_differential_calculus.ipynb
- math_linear_algebra.ipynb
- ml-project-checklist.md
- pyproject.toml
- README.md
- tools_matplotlib.ipynb
- tools_numpy.ipynb
- tools_pandas.ipynb
- uv.lock
# 설치 가이드
1. 코드 내려받기
git clone https://github.com/ageron/handson-mlp
깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.
cd handson-mlp
방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.
2. Docker
쉬움 추천사전 준비물
- Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
- Docker Desktop 컨테이너를 빌드하고 실행하려면 필요합니다. 설치 후 실행해서 백그라운드에 켜두세요.
docker build -f docker/Dockerfile -t handson-mlp .
Dockerfile을 기반으로 실행 가능한 이미지를 빌드합니다.
docker run -p 8080:80 handson-mlp
빌드된 이미지를 실제 컨테이너로 실행합니다.
터미널에 docker compose ps 를 입력해 컨테이너들이 Up 상태인지 확인하세요. README에 포트 번호가 적혀있다면 브라우저에서 http://localhost:포트번호 로 접속해보세요.
// repository documentation
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