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Korean translation of the Keras documentation

This is the repository for the Korean-language .md sources files of keras.io.

Existing files in sources/ should be edited in-line.


케라스 공식 문서 한국어판

케라스 공식 문서의 한국어판입니다. 이미 딥러닝에 익숙한 연구자 및 개발자 외에도 처음 딥러닝을 접하는 사용자들이 최대한 쉽게 이해하고 사용할 수 있도록 그 의미와 용법, 용례가 정확하고 명료하게 그리고 최대한 자연스러운 문장으로 나타나도록 작성되었습니다. 📖✍️🌝

번역 가이드라인

  • 모든 번역문은 한국어 정서법을 준수합니다.
  • 번역은 문서화 내에 있는 본문 내용과 코드 주석들을 대상으로 합니다.
  • 번역시 문장 끝에 붙는 격식체는 '-ㅂ니다'체를 따르며 비속어나 반말은 쓰지 않습니다.
  • 큰 따옴표나 작은 따옴표는(',") 특수문자를 사용하지 않고 기본적으로 제공된 것을 사용합니다.
  • 코드 강조(syntax highlight) 뒤에 조사가 붙는 경우, 공백을 넣지 않습니다(e.g. model.fit()을 실행하면).
  • 키워드를 번역할 때 아래에 있는 작성 규칙용어 통일안을 최우선으로 사용합니다.
  • 과한 복문의 경우 단문으로 나누어서 씁니다.
  • 원문 내용이 불충분한 경우 원문이 전달하고자 하는 내용을 충실히 전달하는 범위 내에서 사용자가 이해할 수 있도록 간략한 설명을 보충합니다.
  • 번역은 다른 언어로 된 문서의 의미를 이해하고 한국어로 다시 표현하는 것이니 번역체는 자제해 주시기 바랍니다(우리는 한다 번역을).

작성 규칙

  • 용어 번역의 경우 문서 내에서 처음 나온 경우에 한해 subscript로 원어를 병행표기합니다. (예: 층layer)
    • 발음만 한글로 옮긴 경우 subscript는 생략합니다. (예: 스트라이드)
    • 특수한 경우를 제외하면 subscript는 소문자로 작성합니다. (특수한 경우: 1. 대문자 고유명사 및 대문자 약칭, 2. 제목의 경우 관사와 접속사, 전치사를 제외한 단어와 제목 첫 단어의 첫글자는 대문자로 작성)
  • list, dict 등 파이썬 기본 자료형의 경우 발음대로 표기하고 원어는 병기하지 않습니다.
  • int, float, integer 등 자료형 키워드/단어의 경우
    • 문장 내에 등장하는 경우 한국어로 번역합니다. (예: "~ is tuple of integers" → "~는 정수형 튜플입니다.")
    • argument등 변수 설명에서 입력값의 자료형을 나타내는 경우 highlight로 표시하고 파이썬 자료형 표기대로 적습니다. (예: X: Integer, → int.)
  • 문장 끝의 colon(:)은 마침표로 대체합니다.
    • 문장 끝의 semicolon(;)은 문장을 두 개로 분리하고 필요한 경우 적합한 접속사를 추가합니다.
  • Keras를 제외한 모든 API 및 서비스 등의 이름(TensorFlow, NumPy, CNTK, Amazon, Google 등)은 원문 그대로 사용합니다
  • 함수 인자 설명시 [인자: data type, 설명 내용, 기본값 ]의 형식을 따릅니다. (예: batch_size: int 혹은 None. 손실로부터 그래디언트를 구하고 가중치를 업데이트하는 과정 한 번에 사용할 표본의 개수입니다. 기본값은 32입니다.)
  • Raises란의 경우 오류로 번역하며, 본문은 "(~하는 경우, ~하면, ~가) 발생합니다."로 정리합니다.

용어 통일안

English 한국어
-er ~화 함수 / 함수
1--9 1--9
accuracy 정확도
argument 인자
(artificial) neural network (인공) 신경망
augmenter 증강 함수
Average Pooling 평균 풀링
axis
batch 배치
bias 편향
binary classification 이진 분류
cache 캐시
callback 콜백
cell state 셀 상태
channel 채널
checkpoint 체크포인트
class 클래스
classification 분류
compile 컴파일
constraint 제약
convolutional neural network (CNN) 합성곱 신경망
corpus 말뭉치
dense layer 완전연결층
dimension 차원
dot product 내적
dropout 드롭아웃
element-wise 원소별
embedding 임베딩
encoding 인코딩
epoch 에폭 (서술적으로 쓸 때는 'n회 반복')
factor 값/요인/요소
fully-connected, densely connected 완전 연결
global 전역
generator 제너레이터
gradient 그래디언트
gradient ascent 경사상승법
gradient descent 경사하강법
hidden unit 은닉 유닛
hidden layer 은닉 층
hidden state 은닉 상태
hyperparameter 하이퍼파라미터
identity matrix 단위 행렬
index 인덱스 (개별 index의 묶음 전체를 가리킬 때는 '목록')
input 입력/입력값
instance 인스턴스
initialization 초기값 생성
initializer 초기화 함수
keras 케라스
kernel 커널
label 레이블
layer
learning rate 학습률
learning rate decay 학습률 감소
locally 부분 연결
loss function 손실 함수
LSTM LSTM
MaxPooling 최댓값 풀링
mean squared error (MSE) 평균 제곱 오차(법)
metric (평가) 지표 (문맥에 따라 유연하게 사용)
mini-batch 미니 배치
model 모델
momentum 모멘텀
multi-class classification 다중 분류
multilayer perceptron (MLP) 다층 퍼셉트론
neuron 뉴런
node 노드
noise 노이즈
non-negativity 음이 아닌 ~
norm 노름
normalization 정규화
normalize 정규화하다
note 참고
objective function 목적 함수
one-hot encoding 원-핫 인코딩
optimizer 최적화 함수
output 출력(값)
padding 패딩
parameter (함수의)매개변수
parameter (모델의)파라미터 (가중치와 편향을 함께 이르는 말)
placeholder 플레이스홀더
penalty 페널티
pooling 풀링
precision 정밀도
queue 대기열
recurrent neural network (RNN) 순환 신경망
reference 참고
regression 회귀 분석
regression(-ive) model 회귀 모델
regularize(-er) 규제화/규제 함수
repository 저장소
reshape 형태바꾸기
return 반환값
root mean squared error (RMSE) 평균 제곱근 오차(법)
sample 표본
sequence (-tial) 순서형
set 세트
shape 형태
stack 층을 쌓다
stateful 상태 저장
stochastic gradient descent 확률적 경사하강법
stride 스트라이드
target 목표(값)
temporal 시계열
tensor 텐서
test 시험
text 텍스트
timestep 시간 단계/순서
token 토큰
train (데이터의 경우) 훈련 세트 / (동작의 경우) 학습시키다
utility 도구
validation 검증
weight 가중치
wrapper 래퍼