KO : docs/site/ko/guide/estimator.ipynb translate #1200

qwert232323 · 2019-11-18T12:22:24Z

KO : docs/site/ko/guide/estimator.ipynb

translate estimator.ipynb
EN -> KO

tfdocsbot · 2019-11-18T12:22:26Z

Preview and run these notebook edits with Google Colab:

site/ko/guide/estimator.ipynb

Notebook diffs available on ReviewNB.com.

tfdocsbot · 2019-11-18T12:22:27Z

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.

ghdalsrl0708 · 2019-11-22T18:45:06Z

site/ko/guide/estimator.ipynb

+    "    <a target=\"_blank\" href=\"https://colab.research.google.com/github/tensorflow/docs/blob/master/site/ko/guide/estimator.ipynb\"><img src=\"https://www.tensorflow.org/images/colab_logo_32px.png\" />구글 코랩에서 실행하기</a>\n",
+    "  </td>\n",
+    "  <td>\n",
+    "    <a target=\"_blank\" href=\"https://github.com/tensorflow/docs/blob/master/site/ko/guide/estimator.ipynb\"><img src=\"https://www.tensorflow.org/images/GitHub-Mark-32px.png\" />GitHub 소스 보기</a>\n",


구글 코랩에서 실행하기 -> 구글 코랩(Colab)에서 실행하기
GitHub 소스 보기 -> 깃허브(GitHub)에서 소스 보기

ghdalsrl0708

great

ghdalsrl0708 · 2019-11-22T18:52:28Z

site/ko/guide/estimator.ipynb

+    "\n",
+    "기존 Keras 모델을 `tf.keras.estimator.model_to_estimator`를 사용하여 추정기로 변환할 수 있습니다. 이 방식을 사용하면 Keras 모델이 '분산 훈련'과 같은 추정기의 장점을 가질 수 있게 됩니다.\n",
+    "\n",
+    "Keras MobileNet V2 모델을 인스턴스화하고, 옵티마이저, 손실 및 측정 지표 등을 사용하여 모델을 컴파일 하고 다음을 훈련시키세요 :"


옵티마이저 ->optimizer
컴파일 -> compile

텐서플로 한글 문서 기여자 그룹스에 있는 http://bit.ly/tf-docs-translation-glossary 용어집을 보시면 'optimizer' 와 'compile' 각각 '옵티마이저' 와 '컴파일' 로 번역됨을 알 수 있습니다.
제 생각에는 일관된 번역을 위해 '옵티마이저' 와 '컴파일' 이 더 적절하다고 생각합니다.

ghdalsrl0708

but change those plz

rickiepark

Thank you, @qwert232323
It's really great translation. 👍 👍 👍
Most sentences are easy to read.
Please check my comments.

rickiepark · 2020-01-11T04:43:30Z

site/ko/guide/estimator.ipynb

+   "source": [
+    "## 장점\n",
+    "\n",
+    "`tf.keras.Model`과 유사하게, `추정기` 는 모델 수준의 추상적 개념입니다. `tf.estimator`는 현재 `tf.keras`에서 아직까지 개발중인 일부 기능들을 제공합니다.\n",


Thank you for contribution. @qwert232323
Please don't translate pyton object in backticks. :)
I suggest 추정기 --> estimator.

rickiepark · 2020-01-11T04:57:15Z

site/ko/guide/estimator.ipynb

+    "  * 매개변수 서버 기반 훈련\n",
+    "  * 전체 [TFX](http://tensorflow.org/tfx) 통합."


I'm not sure how to translate 'parameter server', but I heard people say '파라미터 서버' rather than '매개변수 서버'.
We use '매개변수' for parameter of class or functions.
I recommend to change '매개변수 서버' --> '파라미터 서버'

'Full' can be translated as '전체'.
But if '통합' is considered, '완전한' is more appropriate than '전체'.
I suggest '전체 TFX 통합' --> '완전한 TFX 통합'.

rickiepark · 2020-01-11T05:00:18Z

site/ko/guide/estimator.ipynb

+    "    * 데이터 로드\n",
+    "    * 예외 처리\n",
+    "    * 체크포인트 파일 생성 및 장애 복구\n",
+    "    * 텐서보드에 요약 저장\n",


As you already know, summary in TF has special meaning.
I don't like to translate summary as '요약'. :)
You can translate 'for' as it is.
I suggest '텐서보드에 요약 저장' --> '텐서보드를 위한 서머리(summary) 저장'

rickiepark · 2020-01-11T05:27:18Z

site/ko/guide/estimator.ipynb

+   "source": [
+    "## 사전 제작된 추정기\n",
+    "\n",
+    "사전 제작된 추정기는 텐서플로 API 기반의 작업보다 훨씬 높은 개념 수준의 작업을 가능하게 합니다.\n",


'conceptual' is not easy to translate.
I suggest '높은 개념 수준의 작업을 가능하게 합니다' --> '높은 추상화 수준에서 작업할 수 있습니다'

rickiepark · 2020-01-11T05:41:06Z

site/ko/guide/estimator.ipynb

+    "\n",
+    "#### 2. 특성 열을 정의합니다.\n",
+    "\n",
+    "각 `tf.feature_column`은 특성 이름, 유형 및 입력 전처리를 식별합니다. 예를 들어, 다음 예제는 정수 혹은 부동 소수점 데이터를 가지는 3개의 특성 열을 생성합니다. 처음의 두 특성 열은 단순히 특성의 이름과 유형만 식별합니다. 세번째 특성 열은 프로그램이 원본 데이터를 조정하기 위해 호출할 람다도 지정합니다 :\n",


'identify' is hard to translate in this context.
You can translate it for understanding.
I suggest '전처리를 식별합니다' --> '전처리를 지정할 수 있습니다', '유형만 식별합니다' --> '유형만 지정합니다'.

To transfer concrete meaning,
I suggest '원본 데이터를 조정하기 위해 호출할 람다도' --> '원본 데이터의 스케일을 조정하기 위해 호출할 람다(lambda) 함수도'.

rickiepark · 2020-01-11T06:48:44Z

site/ko/guide/estimator.ipynb

+    "3. 적절한 사전 제작된 추정기가 사용자 지정 추정기를 대체할 수 있는 경우, 사전 제작된 추정기가 어떠한 최상의 결과를 산출하는지 실험을 진행해 보세요.\n",
+    "4. 가능한 사용자 지정 추정기를 구축하여 모델을 더욱 개선해보세요."


Two '사용자 지정 추정기' --> '사용자 정의 추정기'

rickiepark · 2020-01-11T06:56:20Z

site/ko/guide/estimator.ipynb

+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Note: 이 문서는 텐서플로 커뮤니티에서 번역했습니다. 커뮤니티 번역 활동의 특성상 정확한 번역과 최신 내용을 반영하기 위해 노력함에도 불구하고 [공식 영문 문서](https://github.com/tensorflow/docs/blob/master/site/en/guide/gpu.ipynb)의 내용과 일치하지 않을 수 있습니다. 이 번역에 개선할 부분이 있다면 [tensorflow/docs](https://github.com/tensorflow/docs) 깃헙 저장소로 풀 리퀘스트를 보내주시기 바랍니다. 문서 번역이나 리뷰에 참여하려면 [docs-ko@tensorflow.org](https://groups.google.com/a/tensorflow.org/forum/#!forum/docs-ko)로 메일을 보내주시기 바랍니다."


Please change 'https://github.com/tensorflow/docs/blob/master/site/en/guide/gpu.ipynb' --> 'https://www.tensorflow.org/?hl=en'

rickiepark · 2020-01-11T06:58:55Z

site/ko/guide/estimator.ipynb

+    "\n",
+    "기존 Keras 모델을 `tf.keras.estimator.model_to_estimator`를 사용하여 추정기로 변환할 수 있습니다. 이 방식을 사용하면 Keras 모델이 '분산 훈련'과 같은 추정기의 장점을 가질 수 있게 됩니다.\n",
+    "\n",
+    "Keras MobileNet V2 모델을 인스턴스화하고, 옵티마이저, 손실 및 측정 지표 등을 사용하여 모델을 컴파일 하고 다음을 훈련시키세요 :"


You can remove '다음을'.
I suggest '컴파일 하고 다음을' --> '컴파일하고'

rickiepark · 2020-01-11T07:00:24Z

site/ko/guide/estimator.ipynb

+    "id": "A3hcxzcEfYfX"
+   },
+   "source": [
+    "컴파일된 Keras 모델에서 `추정기`를 생성합니다. Keras 모델의 초기 모델 상태는 생성된 `추정기`에 보존됩니다 :"


Two 추정기 --> Estimator

rickiepark · 2020-01-11T07:01:29Z

site/ko/guide/estimator.ipynb

+    "id": "8jRNRVb_fzGT"
+   },
+   "source": [
+    "파생된 `추정기`를 다른`Estimator`와 마찬가지로 취급합니다."


I suggest '파생된 추정기를 다른Estimator와 마찬가지로 취급합니다' --> '파생된 Estimator를 다른 Estimator처럼 동일하게 사용할 수 있습니다.'

lamberta · 2020-01-23T23:00:26Z

Looks like there are a few more comments to resolve—is that correct?

rickiepark · 2020-01-27T13:49:15Z

Hi @qwert232323,
Could you check my reviews? :)

lamberta · 2020-01-28T01:04:32Z

Thank you.

Community translations are now located in the tensorflow/docs-l10n repo (see this message for context).

I'll move over/duplicate existing pull requests as I find time. In the meantime, please feel free to create a new pull request in that repo 😀 Then you can close this PR and add a link to the new one.

qwert232323 · 2020-02-09T15:48:37Z

@rickiepark 리뷰를 조금전에야 확인했네요. 며칠내로 수정후 코멘트를 남기면 괜찮을까요..?

rickiepark · 2020-02-10T02:01:26Z

@qwert232323 Sure, No problem. :)
Could you move this pr to new repo(https://github.com/tensorflow/docs-l10n)?
Thanks

Create estimator.ipynb

efe498c

qwert232323 requested review from lamberta and MarkDaoust as code owners November 18, 2019 12:22

tfdocsbot added ko translation Community-provided translation for certain languages labels Nov 18, 2019

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Update estimator.ipynb

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		" * 매개변수 서버 기반 훈련\n",
		" * 전체 [TFX](http://tensorflow.org/tfx) 통합."

		"3. 적절한 사전 제작된 추정기가 사용자 지정 추정기를 대체할 수 있는 경우, 사전 제작된 추정기가 어떠한 최상의 결과를 산출하는지 실험을 진행해 보세요.\n",
		"4. 가능한 사용자 지정 추정기를 구축하여 모델을 더욱 개선해보세요."

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