파이썬을 이용한 머신러닝, 딥러닝 실전 개발 입문 (개정판)

독자의 실습 편의를 위해 최신 환경에서 작동하는 코드로 수정했습니다(requirements.txt 참조).

강의 영상

• 강의 영상 목록

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• 예제 코드

  • 현재 버전
    • 압축 파일 다운로드
      또는 터미널에서 git clone https://github.com/wikibook/pyml-rev.git 실행
  • 구 버전 코드 (받지 않아도 됩니다.)

• 데이터 파일(1,2,3차 URL 중 하나만 받으시면 됩니다)

  • 1차 다운로드 링크: pyml_rev_data_20191204.zip
  • 2차 다운로드 링크: pyml_rev_data_20191204.zip
  • 3차 다운로드 링크: pyml_rev_data_20191204.zip

실습 환경 구축 방법

옵션 1: 가상 머신을 사용하지 않고 실습

가상 머신 없이 컴퓨터에 직접 실습 환경을 구축하려면 다음 순서를 따릅니다.

1. 예제 코드 다운로드

2. 아나콘다 설치

3. 터미널(또는 명령 프롬프트)에서 예제 코드 폴더로 가서 파이썬 패키지 설치 후 실습.
   예:

   > cd C:\pyml-rev
   > pip install -r requirements.txt
   

4. 텐서플로 작동 테스트

   python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"
   

5. 예제 코드 실행

   > cd ch1
   > python3 download-png1.py
   

옵션 2: Vagrant 가상 머신 사용 (부록-1의 방법)

Vagrant를 이용해 우분투 가상 머신에 실습 환경을 구축하려면 다음 순서를 따릅니다.

1. 예제 코드 다운로드

2. VirtualBox 설치

3. Vagrant 설치

4. 터미널에서 예제 코드 폴더(Vagrantfile이 있는 곳)로 가서 vagrant up 실행(실습에 필요한 프로그램과 파이썬 패키지가 자동으로 설치됨).
   예:

   > cd C:\pyml-rev
   > vagrant up
   

   (문제 해결: Windows 호스트에서 게스트 창 하단에 녹색 거북이가 보이는 경우 https://blog.koasing.pe.kr/hyper-v-vbox-nem/ 참조)

5. 터미널에서 SSH로 가상 머신에 연결

   > vagrant ssh
   

   텐서플로 작동 테스트

   $ python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"
   

   SSH 실습 코드가 있는 곳으로 이동

   $ cd /vagrant
   

   예제 코드 실행

   $ cd ch1
   $ python3 download-png1.py
   

옵션 3: 도커 가상 환경 (부록-2의 방법)

도커를 이용해 실습 환경을 구축하려면 책의 부록-2 및 관련 영상을 참조.