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<figure><a href="https://tensorflow.blog/handson-ml3/"><img data-attachment-id="61404" data-permalink="https://tensorflow.blog/handson-ml3/ed95b8eca688ec98a8-eba8b8ec8ba0eb9faceb8b9d-3ed8c90_ec959eed919ceca780/" data-orig-file="https://tensorflowkorea.files.wordpress.com/2023/09/ed95b8eca688ec98a8-eba8b8ec8ba0eb9faceb8b9d-3ed8c90_ec959eed919ceca780.png" data-orig-size="2161,2775" data-comments-opened="1" data-image-meta="{&quot;aperture&quot;:&quot;0&quot;,&quot;credit&quot;:&quot;&quot;,&quot;camera&quot;:&quot;&quot;,&quot;caption&quot;:&quot;&quot;,&quot;created_timestamp&quot;:&quot;0&quot;,&quot;copyright&quot;:&quot;&quot;,&quot;focal_length&quot;:&quot;0&quot;,&quot;iso&quot;:&quot;0&quot;,&quot;shutter_speed&quot;:&quot;0&quot;,&quot;title&quot;:&quot;&quot;,&quot;orientation&quot;:&quot;0&quot;}" data-image-title="ed95b8eca688ec98a8-eba8b8ec8ba0eb9faceb8b9d-3ed8c90_ec959eed919ceca780" data-image-description="" data-image-caption="" data-medium-file="https://tensorflowkorea.files.wordpress.com/2023/09/ed95b8eca688ec98a8-eba8b8ec8ba0eb9faceb8b9d-3ed8c90_ec959eed919ceca780.png?w=234" data-large-file="https://tensorflowkorea.files.wordpress.com/2023/09/ed95b8eca688ec98a8-eba8b8ec8ba0eb9faceb8b9d-3ed8c90_ec959eed919ceca780.png?w=625" width="797" height="1023" data-id="61404" src="https://tensorflowkorea.files.wordpress.com/2023/09/ed95b8eca688ec98a8-eba8b8ec8ba0eb9faceb8b9d-3ed8c90_ec959eed919ceca780.png?w=797" alt="" sizes="(max-width: 797px) 100vw, 797px"></a></figure>



<figure><a href="https://tensorflow.blog/gen-dl-2/"><img data-attachment-id="61389" data-permalink="https://tensorflow.blog/gen-dl-2/eba78ceb93a4eba9b4ec849cebb0b0ec9ab0eb8a94ec839dec84b1ai/" data-orig-file="https://tensorflowkorea.files.wordpress.com/2023/09/eba78ceb93a4eba9b4ec849cebb0b0ec9ab0eb8a94ec839dec84b1ai.jpeg" data-orig-size="1089,1400" data-comments-opened="1" data-image-meta="{&quot;aperture&quot;:&quot;0&quot;,&quot;credit&quot;:&quot;&quot;,&quot;camera&quot;:&quot;&quot;,&quot;caption&quot;:&quot;&quot;,&quot;created_timestamp&quot;:&quot;0&quot;,&quot;copyright&quot;:&quot;&quot;,&quot;focal_length&quot;:&quot;0&quot;,&quot;iso&quot;:&quot;0&quot;,&quot;shutter_speed&quot;:&quot;0&quot;,&quot;title&quot;:&quot;&quot;,&quot;orientation&quot;:&quot;0&quot;}" data-image-title="eba78ceb93a4eba9b4ec849cebb0b0ec9ab0eb8a94ec839dec84b1ai" data-image-description="" data-image-caption="" data-medium-file="https://tensorflowkorea.files.wordpress.com/2023/09/eba78ceb93a4eba9b4ec849cebb0b0ec9ab0eb8a94ec839dec84b1ai.jpeg?w=233" data-large-file="https://tensorflowkorea.files.wordpress.com/2023/09/eba78ceb93a4eba9b4ec849cebb0b0ec9ab0eb8a94ec839dec84b1ai.jpeg?w=625" width="797" height="1024" data-id="61389" src="https://tensorflowkorea.files.wordpress.com/2023/09/eba78ceb93a4eba9b4ec849cebb0b0ec9ab0eb8a94ec839dec84b1ai.jpeg?w=797" alt="" sizes="(max-width: 797px) 100vw, 797px"></a></figure>
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<p>&lt;<a href="https://tensorflow.blog/handson-ml3/">핸즈온 머신러닝 3판</a>&gt;과 &lt;<a href="https://tensorflow.blog/gen-dl-2/">생성 AI 2판</a>&gt;의 주피터 노트북을 사이킷런 1.2.2, 텐서플로 2.15 버전에서 재실행하여 깃허브에 반영했습니다. 다음은 핸즈온 머신러닝 3판 원서 노트북의 주요 변경 사항을 반영한 내용입니다.</p>



<ul>
<li>(p230) 사이킷런 1.5에서&nbsp;<code>LinearSVC</code>의&nbsp;<code>dual</code>&nbsp;매개변수 기본값이&nbsp;<code>True</code>에서&nbsp;<code>"auto"</code>로 바뀔 예정입니다. 동일한 결과가 유지되도록 명시적으로&nbsp;<code>True</code>로 지정합니다. 중간 코드 블록에서&nbsp;<code>LinearSVC(C=1, random_state=42)</code>를&nbsp;<code>LinearSVC(C=1, dual=True, random_state=42)</code>로 수정합니다.</li>



<li>(p309) 사이킷런 1.4버전에서&nbsp;<code>fetch_openml()</code>&nbsp;함수의&nbsp;<code>parser</code>&nbsp;매개변수 기본값이&nbsp;<code>'liac-arff'</code>에서&nbsp;<code>'auto'</code>로 바뀌었습니다. 이전 버전에서도 동일한 결과를 내도록 명시적으로&nbsp;<code>'auto'</code>로 지정합니다. 코드 블록에서&nbsp;<code>fetch_openml('mnist_784', as_frame=<strong>False</strong>)</code>를&nbsp;<code>fetch_openml('mnist_784', as_frame=<strong>False</strong>, parser='auto')</code>로 수정합니다.</li>



<li>(p329, p341, p343) 사이킷런 1.4 버전에서&nbsp;<code>KMeans</code>의&nbsp;<code>n_init</code>&nbsp;매개변수 기본값이 10에서&nbsp;<code>"auto"</code>로 바뀔 예정입니다. 이전 버전과 호환을 위해&nbsp;<code>KMeans</code>&nbsp;객체를 생성할 때&nbsp;<code>n_init=10</code>으로 지정합니다.</li>



<li>(p335) 사이킷런 1.4 버전에서&nbsp;<code>MiniBatchKMeans</code>의&nbsp;<code>n_init</code>&nbsp;매개변수 기본값이 3에서&nbsp;<code>"auto"</code>로 바뀔 예정입니다. 이전 버전과 호환을 위해&nbsp;<code>MiniBatchKMeans</code>&nbsp;객체를 생성할 때&nbsp;<code>n_init=3</code>으로 지정합니다.</li>



<li>(p418) tensorboard.dev 서비스가 종료됨에 따라 페이지 중간의 팁을 삭제합니다.</li>



<li>(p472) 페이지 아래쪽 코드 블록에서&nbsp;<code>weight_decay=1e-4</code>를&nbsp;<code>decay=1e-4</code>로 수정합니다. 50번 주석을 다음과 같이 바꿉니다. “<strong>옮긴이_</strong>&nbsp;옵티마이저의&nbsp;<code>decay</code>&nbsp;매개변수는 사용 중지되었습니다.&nbsp;<code>decay</code>&nbsp;매개변수를 가진 구형 옵티마이저는&nbsp;<code>tf.keras.optimizers.legacy</code>에 아직 있습니다. 하지만 그대신&nbsp;<code>tf.keras.optimizers.schedules</code>를 사용해야 합니다. 자세한 사용 방법은 주피터 노트북을 참고하세요.”</li>
</ul>



<p>감사합니다!</p>
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					<h3>글 네비게이션</h3>
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텐서 플로우 블로그 (Tensor ≈ Blog)

<핸즈온 머신러닝 3판>과 <생성 AI 2판>의 주피터 노트북을 사이킷런 1.2.2, 텐서플로 2.15 버전에서 재실행하여 깃허브에 반영했습니다. 다음은 핸즈온 머신러닝 3판 원서 노트북의 주요 변경 사항을 반영한 내용입니다. 감사합니다!

핸즈온 머신러닝 3판, 생성 AI 2판 노트북 재실행 및 에러타 반영

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