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1.2 머신 러닝 환경 셋업 Neural Network

신경망과 머신 러닝에 뛰어들기 전에 프로젝트 코드를 매끄럽게 실행할 수 있는 환경을 셋업하자.
책의 프로젝트에서는 파이썬을 사용해 신경망을 만든다. 따라서 파이썬과 함께 케라스, 판다스,
넘파이(NumPy) 등 몇몇 파이썬 라이브러리를 설치해야 한다. 파이썬과 라이브러리를 설치하는 여

러 방법 중에서 아나콘다(Anaconda)를 사용하는 방법이 가장 쉽다.

아나콘다는 파이썬과 파이썬 라이브러리의 무료 오픈 소스 배포판이며 파이썬과 라이브러리를
손쉽게 설치할 수 있는 편리한 패키지 관리 도구도 제공한다. 아나콘다 공식 웹 사이트(https://
www.anaconda.com/distribution)에서 쉽게 내려받아 설치할 수 있다(파이썬 3.x 인스톨러를
선택해야 한다).

또한, 깃(Git)을 설치해야 한다. 깃은 머신 러닝뿐 아니라 일반 소프트웨어를 개발할 때도 사용하
는 핵심 도구다. 깃을 사용해 깃허브(GitHub)에서 코드를 쉽게 내려받을 수 있다(깃허브는 요즘 가

장 널리 사용하는 소프트웨어 호스팅 서비스다). https://git-scm.com/book/en/v2/Getting-
Started-Installing-Git에서 설치할 수 있으며, OS에 맞는 인스톨러를 내려받아 실행하면 된다.

아나콘다와 깃을 설치했다면 책의 깃허브 저장소에서 소스코드를 내려받을 수 있다. 명령줄에 다
음 명령어를 입력해 소스코드를 내려받자. macOS나 리눅스를 사용한다면 터미널에 입력하면 된
다. 윈도에서는 아나콘다 명령 프롬프트를 사용할 수 있다.

$ git clone https://github.com/PacktPublishing/Neural-Network-Projects-with-Python

git clone 명령은 책의 모든 파이썬 프로젝트 코드를 내려받아 컴퓨터에 저장한다. 명령 실행이
끝나면 다음 명령을 입력해서 내려받은 폴더 아래로 이동하자.

$ cd Neural-Network-Projects-with-Python

폴더에서 environment.yml 파일을 찾아보자. 이 파일로 파이썬과 필요 라이브러리를 가상 환
경으로 가져올 수 있다. 파이썬 가상 환경은 파이썬과 라이브러리를 마치 새로 설치한 것처럼 구
성할 수 있는 독립된 샌드박스다. environment.yml 파일은 아나콘다가 어떤 라이브러리 버전을

설치해야 할지 지정한다. 이로써 파이썬 코드를 일정한 환경에서 실행하게 보장할 수 있다.

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