어떻게 수정되었나요?

예시1: 2장 8절

저자	역자
src	src

작동하지 않는 소스코드 리팩터링

python2 기반의 소스코드를 python3 기반의 소스코드로 수정했습니다.

최대한 간결한 코드, 핵심적인 코드만을 작성

실제로 사용되지 않고 학습에 도움이 되지 않는 함수를 제거했습니다.
'%s' 기반의 스트링 포매팅을 모두 f-스트링으로 변경했습니다.
'회사 이름' 을 나타내는 변수의 이름이 'city' 이고 변수 이름이 모두 비슷한 등, 코드를 읽고 이해하는 것에 방해되는 부분을 명확하게 수정했습니다.

이해에 불필요한 소스코드, 미사여구, 주석, 파일 제거

한국 독자들의 이해에 방해되는 '달러' 와 '센트' 를 제거하고 '원' 으로 변경했습니다.
의미없는 테스트를 제거하고 그리디의 특성을 잘 나타낼 수 있는 테스트로 변경했습니다.
실습에 사용되지 않는 파일들을 다수 제거했습니다.

예시2: 2장 11절

저자	역자
src	src

작동하지 않는 소스코드 리팩터링

저자는 sklearn 라이브러리로 만든 모델을 joblib 라이브러리로 피클화한 뒤 해당 파일을 저장소를 통해 제공했습니다. 하지만 해당 파일을 load() 하려면 설치된 sklearn 라이브러리와 버전이 일치해야 합니다. 하지만 저자가 requirements.txt 파일에 명시해둔 sklearn 등 다수 라이브러리의 버전은 더이상 설치가 불가능한 버전이어서 그대로 제공하는 경우 독자들은 실습이 불가능합니다. 피클 기반으로 데이터를 저장하지 않고 정적 그래프를 생성하는 tensorflow 기반의 모델로 리팩터링하고 불필요한 코드들을 제거했습니다.
원저자는 소스코드에 TODO: Log out the prediction value 을 남겨 두었습니다. 해당 부분을 구현했습니다.

오탈자 수정과 주석 번역

저자는 책에 ./make_prediction.sh 을 실행하라고 명시했으나 저장소에는 make_prediction.sh 파일이 아닌 make_predict.sh 파일을 제공했습니다. 이러한 문제를 수정하고 책과 코드가 잘 동기화될 수 있도록 노력했습니다.

이해에 불필요한 소스코드, 미사여구, 주석, 파일 제거

저자는 Makefile 에 test, lint 등을 작성했으나, 동작하지 않기 때문에 주석처리를 해 두었습니다.
해당 부분은 책의 후반부에서 공부하는 내용인데 저자가 미리 작성해 두었기 때문에 이해에 방해가 된다고 판단했습니다.