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KO : add site/ko/swift/model_training_walkthrough.ipynb #1155

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wants to merge 11 commits into
base: master
from

Conversation

@kimziou77
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Contributor

kimziou77 commented Nov 1, 2019

@tfdocsbot

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Collaborator

tfdocsbot commented Nov 1, 2019

Preview and run these notebook edits with Google Colab:

Notebook diffs available on ReviewNB.com.
@tfdocsbot

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Collaborator

tfdocsbot commented Nov 1, 2019

Reviewers added, please take a look.
@rickiepark, @cre8tor, @Choiuijin1125, @JKIsaacLee, @NoelBird, @wckim

When your review is finished, approve the pull request or include "LGTM" in your comment.

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Contributor

rickiepark left a comment

Thank you @kimziou77
Please check my suggestions.
I'll continue to review later. :)

"id": "JtEZ1pCPn--z"
},
"source": [
"# 모델 학습에 대한 연습"

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@rickiepark

rickiepark Nov 5, 2019

Contributor

We translate 'training' as '훈련' and 'learning' as '학습' consistently.
Please follow the conventions. :)
I suggest '모델 학습' --> '모델 훈련'

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@WonbinLee067

WonbinLee067 Nov 12, 2019

Thank you for review.
I changed it from '모델 학습' to '모델 훈련'.

"id": "LDrzLFXE8T1l"
},
"source": [
"이 문서는 아이리스의 품종을 분류하는 기계 학습 모델을 설계하여 텐서플로 스위프트를 설명하고 있습니다. 이는 텐서플로 스위프트를 다음과 같은 방식으로 사용합니다.\n",

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@rickiepark

rickiepark Nov 5, 2019

Contributor

I suggest '아이리스' --> '붓꽃'.
'Swift for TensorFlow' is a product. I suggest '텐서플로 스위프트' --> '스위프트 포 텐서플로(Swift for TensorFlow)'.

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@WonbinLee067

WonbinLee067 Nov 12, 2019

I changed it from '텐서플로 스위프트' to '스위프트 포 텐서플로(Swift for TensorFlow)'.
Also, I suggest to replace '아이리스' with '붓꽃'.
Thank you.

"source": [
"이 문서는 아이리스의 품종을 분류하는 기계 학습 모델을 설계하여 텐서플로 스위프트를 설명하고 있습니다. 이는 텐서플로 스위프트를 다음과 같은 방식으로 사용합니다.\n",
"1. 모델을 구축하고,\n",
"2. 예시 데이터를 통해 모델을 학습시킨 후,\n",

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@rickiepark

rickiepark Nov 5, 2019

Contributor

'학습' --> '훈련' :)

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@WonbinLee067

WonbinLee067 Nov 12, 2019

I changed it from '학습' to '훈련'.

"이 문서는 아이리스의 품종을 분류하는 기계 학습 모델을 설계하여 텐서플로 스위프트를 설명하고 있습니다. 이는 텐서플로 스위프트를 다음과 같은 방식으로 사용합니다.\n",
"1. 모델을 구축하고,\n",
"2. 예시 데이터를 통해 모델을 학습시킨 후,\n",
"3. 학습되지 않는 미지의 데이터에 대한 예측을 생성하기 위해 이 전에 만든 모델을 사용합니다.\n",

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@rickiepark

rickiepark Nov 5, 2019

Contributor

'unknown data' means 'data not used in training' or 'data not seen previously'.
I suggest '학습되지 않는' --> '학습에 사용되지 않은' or '처음 본'

It's just a typo: '이 전에' --> '이전에'

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@WonbinLee067

WonbinLee067 Nov 12, 2019

I changed it from '학습되지 않는' to '처음 본' and '이 전에' to '이전에'.

"\n",
"## 텐서플로 프로그래밍\n",
"\n",
"이 문서는 다음과 같은 높은 수준의 텐서플로를 위한 스위프트 개념을 사용합니다.\n",

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@rickiepark

rickiepark Nov 5, 2019

Contributor

I suggest '높은 수준의 텐서플로를 위한 스위프트 개념을' --> '스위프트 포 텐서플로의 고수준 개념을'

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@WonbinLee067

WonbinLee067 Nov 12, 2019

I changed it from '높은 수준의 텐서플로를 위한 스위프트 개념을' to '스위프트 포 텐서플로의 고수준 개념을'.

},
"outputs": [],
"source": [
"// 몇 가지 주요 제한 사항을 해결하는 데 도움이 되는 도움말 파일을 데이터세트 API에서 다운로드하세요\n",

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@rickiepark

rickiepark Nov 5, 2019

Contributor

'temporary' is not translated apropriately.
'helper file' means utility file. :)
I suggest '몇 가지 주요 제한 사항을 해결하는 데 도움이 되는 도움말 파일을 데이터세트 API에서 다운로드하세요' --> '데이터셋트 API에 있는 임시 제약 사항을 해결하기 위해 헬퍼(helper) 파일을 다운로드합니다'

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@WonbinLee067

WonbinLee067 Nov 12, 2019

I suggest to replace '몇 가지 주요 제한 사항을 해결하는 데 도움이 되는 도움말 파일을 데이터세트 API에서 다운로드하세요' with '데이터셋트 API에 있는 임시 제약 사항을 해결하기 위해 헬퍼(helper) 파일을 다운로드합니다'.

"id": "Zx7wc0LuuxaJ"
},
"source": [
"## 아이리스 분류 문제\n",

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@rickiepark

rickiepark Nov 5, 2019

Contributor

'아이리스' --> '붓꽃'

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@WonbinLee067

WonbinLee067 Nov 12, 2019

I changed it from '아이리스' to '붓꽃'.

"source": [
"## 아이리스 분류 문제\n",
"\n",
"당신이 찾은 각각의 아이리스을 분류하기 위한 자동화 방법을 찾고 있는 식물학자라고 상상해봅시다. 기계학습은 꽃을 통계적으로 분류하는 많은 알고리즘을 제공합니다. 예를 들어, 정교한 기계학습 프로그램은 사진을 바탕으로 꽃을 분류할 수 있습니다. 아직 목표가 너무 겸손합니다. - 우리는 [꽃받침](https://en.wikipedia.org/wiki/Sepal)과 [꽃잎](https://en.wikipedia.org/wiki/Petal)의 길이, 넓이를 측정한 것을 바탕으로 아이리스를 분류할 것입니다.\n",

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@rickiepark

rickiepark Nov 5, 2019

Contributor

Duplicating a word is not good practice in Korean. :)
I suggest '찾은 각각의 아이리스을' --> '채취한 각각의 붓꽃을'

I suggest '아직 목표가 너무 겸손합니다' --> '이 튜토리얼의 목표는 높지 않습니다', '아이리스'-->'붓꽃'

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@WonbinLee067

WonbinLee067 Nov 12, 2019

I suggest to replace '찾은 각각의 아이리스을' with '채취한 각각의 붓꽃을', '아직 목표가 너무 겸손합니다' with '이 튜토리얼의 목표는 높지 않습니다' and '아이리스' with '붓꽃'.

"\n",
"당신이 찾은 각각의 아이리스을 분류하기 위한 자동화 방법을 찾고 있는 식물학자라고 상상해봅시다. 기계학습은 꽃을 통계적으로 분류하는 많은 알고리즘을 제공합니다. 예를 들어, 정교한 기계학습 프로그램은 사진을 바탕으로 꽃을 분류할 수 있습니다. 아직 목표가 너무 겸손합니다. - 우리는 [꽃받침](https://en.wikipedia.org/wiki/Sepal)과 [꽃잎](https://en.wikipedia.org/wiki/Petal)의 길이, 넓이를 측정한 것을 바탕으로 아이리스를 분류할 것입니다.\n",
"\n",
"아이리스 속에는 약 300여종이 포함되어 있지만, 이 프로그램은 다음 세 종만을 분류할 것입니다 : \n",

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@rickiepark

rickiepark Nov 5, 2019

Contributor

'아이리스' --> '붓꽃'

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@WonbinLee067

WonbinLee067 Nov 12, 2019

I changed it from '아이리스' to '붓꽃'.

" </td></tr>\n",
"</table>\n",
"\n",
"다행히도, 누군가 이미 꽃받침과 꽃잎 수치를 활용한 [120개의 아이리스 데이터셋](https://en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set)을 만들었습니다. 이는 초보자를 위한 기계학습 분류 문제로 유명한 고전 데이터셋이라고 볼 수 있습니다."

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@rickiepark

rickiepark Nov 5, 2019

Contributor

'아이리스' --> '붓꽃'

We often add 'can' unnecessarily.
I suggest '고전 데이터셋이라고 볼 수 있습니다' --> '고전 데이터셋입니다'

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@kwonnaseong

kwonnaseong Nov 12, 2019

I changed it '아이리스' to '붓꽃'
And I suggest to replace '고전 데이터셋이라고 볼 수 있습니다,' with '고전 데이터셋입니다'

Thank you for information

kimziou77 added 2 commits Nov 12, 2019
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Contributor

rickiepark left a comment

Hi @kimziou77 , please check my comments.
Thank you!

"source": [
"### 데이터 조사하기\n",
"\n",
"이 데이터셋 `iris_training.csv`는 쉼표로 구분된 값(CSV)으로 포맷된 표식 데이터를 저장하는 일반 텍스트 파일입니다. 처음 5개 항목을 살펴보세요."

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@rickiepark

rickiepark Nov 18, 2019

Contributor

'format' is not related with formating a physical disk. :)
I suggest '값(CSV)으로 포맷된 표식 데이터를' --> '값(CSV) 형식의 테이블 데이터를'

"id": "kQhzD6P-uBoq"
},
"source": [
"이 데이터셋의 보기에서 해당 사항을 주의하세요. : \n",

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@rickiepark

rickiepark Nov 18, 2019

Contributor

For easy reading, I suggest '이 데이터셋의 보기에서 해당 사항을 주의하세요' --> '이 데이터셋을 볼 때 다음 사항을 눈여겨 보세요'

"source": [
"이 데이터셋의 보기에서 해당 사항을 주의하세요. : \n",
"\n",
"1. 첫 번째 줄은 데이터셋에 관한 정보를 포함하는 전처리문입니다.\n",

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@rickiepark

rickiepark Nov 18, 2019

Contributor

There is not word translated as '전처리'. Preprocessing is different from 'header' which is just a title row in CSV format.
I suggest '전처리문' --> '헤더(header)'

"이 데이터셋의 보기에서 해당 사항을 주의하세요. : \n",
"\n",
"1. 첫 번째 줄은 데이터셋에 관한 정보를 포함하는 전처리문입니다.\n",
" * 총 120개의 예시가 있는데 각 예시는 네 가지 특징과 세 가지 가능한 라벨 이름 중 하나를 가지고 있습니다.\n",

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@rickiepark

rickiepark Nov 18, 2019

Contributor

'exmaple' is translated as '샘플', 'feature' is translated '특성' in TF document.
'label' is translated as '레이블', not '라벨' that is not correct English loanword orthography.
I suggest '예시가'-->'샘플이', '예시는'-->'샘플은', '특징과'-->'특성과', '라벨'-->'레이블'

"2. 후속 행은 데이터 레코드로, 각 행에 [*예시*](https://developers.google.com/machine-learning/glossary/#example)가 하나씩 있으며, 여기서:\n",
" * 첫 번째 네 개의 필드는 [*특징*](https://developers.google.com/machine-learning/glossary/#feature)입니다. 이것들은 예시의 특징인데 여기서, 필드는 꽃의 측정 결과값을 나타내는 실수값을 가지고 있습니다.\n",
" * 마지막 열은 [*라벨*](https://developers.google.com/machine-learning/glossary/#label)입니다. 이는 우리가 예측하고 싶어하는 값인데 이 데이터셋에서는 꽃 이름에 해당하는 0, 1, 2의 정수값입니다.\n",
Comment on lines 269 to 271

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@rickiepark

rickiepark Nov 18, 2019

Contributor

'예시'-->'샘플'
'특징입니다'-->'특성입니다'
'라벨'-->'레이블'

"id": "CCtwLoJhhDNc"
},
"source": [
"각 라벨은 문자열 이름과 연관이 되어있지만(예를 들어, \"setosa\"), 기계학습은 전형적으로 숫자 형태의 값에 의존합니다. 라벨 숫자는 다음과 같이 명명된 이름에 매칭됩니다.\n",

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@rickiepark

rickiepark Nov 18, 2019

Contributor

two '라벨'-->'레이블'

"* `1`: Iris versicolor\n",
"* `2`: Iris virginica\n",
"\n",
"특징과 라벨에 대한 더 많은 정보를 원한다면, 기계 학습 충돌 관련 강의의 [ML 용어](https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/framing/ml-terminology) 부분을 참조하세요.\n"

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@rickiepark

rickiepark Nov 18, 2019

Contributor

'특징' --> '특성'
'라벨' --> '레이블'
'crash course' can be translated as '특강'. It's not something impact.
I suggest '충돌 관련 강의의' --> '특강의'

"id": "dqPkQExM2Pwt"
},
"source": [
"### 데이터 세트 생성\n",

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@rickiepark

rickiepark Nov 18, 2019

Contributor

You translate dataset as '데이터셋' or '데이터 세트'.
It's not good practice. Please use one word.
I suggest '데이터 세트' --> '데이터셋'

"source": [
"### 데이터 세트 생성\n",
"\n",
"스위프트용 텐서플로 데이터 세트 API는 데이터를 읽고, 훈련할 때 사용되는 형태로 변환하기 위한 상위 수준의 API입니다. \n",

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@rickiepark

rickiepark Nov 18, 2019

Contributor

'데이터 세트' --> '데이터셋'
'상위 수준의' --> '고수준의'

"\n",
"스위프트용 텐서플로 데이터 세트 API는 데이터를 읽고, 훈련할 때 사용되는 형태로 변환하기 위한 상위 수준의 API입니다. \n",
"\n",
"결국, 데이터 세트 API는 많은 파일 형식에서 데이터를 불러올 수 있게 될 것입니다. 데이터 세트 API는 현재 매우 불완전하기 때문에 CSV 파일의 데이터 세트 API의 데이터를 `IrisBatch`구조로 불러오는 데 도움이 되는 \"TutorialDatasetCSVAPI.swift\"의 글루 코드(호환성이 없는 부분끼리 결합하기 위해 작동하는 코드를 의미함)를 포함합니다."

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@rickiepark

rickiepark Nov 18, 2019

Contributor

two '데이터 세트' --> '데이터셋'
You have not to add extra note for translated document.
For easy reading , I suggest
'CSV 파일의 데이터 세트 API의 데이터를 IrisBatch구조로 불러오는 데 도움이 되는 "TutorialDatasetCSVAPI.swift"의 글루 코드(호환성이 없는 부분끼리 결합하기 위해 작동하는 코드를 의미함)를 포함합니다.'
-->
'데이터 세트 API로 CSV 파일의 데이터를 IrisBatch구조로 불러오기 위해 "TutorialDatasetCSVAPI.swift"의 일부 글루(glue) 코드를 사용하겠습니다.'

예시 -> 샘플
특징 ->특성
라벨->레이블
데이터세트->데이터셋
@kimziou77

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Contributor Author

kimziou77 commented Nov 19, 2019

@rickiepark Thank you for your review. I unified and corrected the words you reviewed.

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Contributor

Choiuijin1125 left a comment

Hi @kimziou77 , thanks you for the great contribution. I'm Jin one of the reviewer.
Please check my suggestion, thanks

"metadata": {
"colab_type": "text",
"id": "JtEZ1pCPn--z"
},

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@Choiuijin1125

Choiuijin1125 Dec 8, 2019

Contributor

Please add declaration :) you can check the other documents

Note: 이 문서는 텐서플로 커뮤니티에서 번역했습니다. 커뮤니티 번역 활동의 특성상 정확한 번역과 최신 내용을 반영하기 위해 노력함에도 불구하고 공식 영문 문서의 내용과 일치하지 않을 수 있습니다. 이 번역에 개선할 부분이 있다면 tensorflow/docs 깃헙 저장소로 풀 리퀘스트를 보내주시기 바랍니다. 문서 번역이나 리뷰에 참여하려면 docs-ko@tensorflow.org로 메일을 보내주시기 바랍니다.

" alt=\"Petal geometry compared for three iris species: Iris setosa, Iris virginica, and Iris versicolor\">\n",
" </td></tr>\n",
" <tr><td align=\"center\">\n",
" <b>Figure 1.</b> <a href=\"https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=170298\">Iris setosa</a> (by <a href=\"https://commons.wikimedia.org/wiki/User:Radomil\">Radomil</a>, CC BY-SA 3.0), <a href=\"https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=248095\">Iris versicolor</a>, (by <a href=\"https://commons.wikimedia.org/wiki/User:Dlanglois\">Dlanglois</a>, CC BY-SA 3.0), and <a href=\"https://www.flickr.com/photos/33397993@N05/3352169862\">Iris virginica</a> (by <a href=\"https://www.flickr.com/photos/33397993@N05\">Frank Mayfield</a>, CC BY-SA 2.0).<br/>&nbsp;\n",

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@Choiuijin1125

Choiuijin1125 Dec 8, 2019

Contributor

'Figure1' → '그림'

"let labelName = \"species\"\n",
"let columnNames = featureNames + [labelName]\n",
"\n",
"print(\"Features: \\(featureNames)\")\n",

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@Choiuijin1125

Choiuijin1125 Dec 8, 2019

Contributor

It's better to translate print function so I suggest 'features' as 특성', 'Label' as '레이블' and please translate the other print function :)

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@kimziou77

kimziou77 Dec 8, 2019

Author Contributor

translate Features and Label
I'll check the rest of the sentences and revise them. Thank you.

"id": "Zg8GoMZhLpGH"
},
"source": [
"## 모델의 효과 평가하기\n",

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@Choiuijin1125

Choiuijin1125 Dec 8, 2019

Contributor

I think it's better to translate this sentence as '모델 유효성 평가'
What do you think ? :)

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@kimziou77

kimziou77 Dec 8, 2019

Author Contributor

I think it's a better interpretation. Thank you.
I fixed it

Add Note : 이 문서는 ..
Figure -> 그림
Label ->레이블
@kimziou77

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Contributor Author

kimziou77 commented Dec 8, 2019

@Choiuijin1125 Thank you for the review. When I checked what you said, I saw many untranslated sentences. so I check them properly as soon as possible. Thank you.

@Choiuijin1125

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Contributor

Choiuijin1125 commented Dec 10, 2019

@Choiuijin1125 Thank you for the review. When I checked what you said, I saw many untranslated sentences. so I check them properly as soon as possible. Thank you.

I translated this document for tensorflow, you can refer this docoument(https://github.com/tensorflow/docs/blob/master/site/ko/tutorials/customization/custom_training_walkthrough.ipynb) thanks!

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