Skip to content

Commit

Permalink
Update README.ko-KR.md
Browse files Browse the repository at this point in the history
  • Loading branch information
@metr0jw
metr0jw committed May 3, 2021
1 parent 260bc17 commit a5fa3dc
Showing 1 changed file with 76 additions and 49 deletions.
125 changes: 76 additions & 49 deletions README.ko-KR.md
View file
Original file line number Diff line number Diff line change
@@ -1,57 +1,90 @@
# Machine Learning for .NET

[ML.NET](https://www.microsoft.com/net/learn/apps/machine-learning-and-ai/ml-dotnet)은 .NET 개발자들에게 머신러닝을 이용할 수 있게 해주는 크로스 플랫폼 오픈소스 머신러닝 프레임워크입니다.
[ML.NET](https://www.microsoft.com/net/learn/apps/machine-learning-and-ai/ml-dotnet)은 Power BI, Windows Defender 및 Azure를 비롯한 여러 Microsoft 제품에서 동일한 코드를 이용해 .NET 개발자가 기계 학습에 접근할 수 있도록 하는 크로스 플랫폼 오픈 소스 기계 학습 프레임워크입니다.

ML.NET을 이용해 .NET 개발자는 머신러닝 모델을 개발하거나 튜닝하는 데 전문적인 사전 지식 없이 모델을 개발하고 맞춤형 머신러닝을 애플리케이션에 적용시킬 수 있습니다.
ML.NET을 이용해 .NET 개발자는 기계 학습 모델 개발 또는 튜닝에 대한 전문적인 사전 지식 없이도 .NET을 이용해 모델을 개발/훈련하고 맞춤형 기계 학습 모델을 프로그램에 적용시킬 수 있습니다. 파일 및 데이터베이스에서 데이터를 불러오는 것과 데이터의 변환을 지원하며, 다양한 ML 알고리즘을 포함하고 있습니다.

ML.NET은 Microsoft Research에서 처음 개발되어 지난 10년 동안 중요한 프레임워크로 발전했으며 Windows, Bing, PowerPoint, Excel 등과 같은 많은 Microsoft의 제품군에서 사용되고 있습니다.
ML.NET은 분류(예: 텍스트 분류, 감정 분석), 회귀(예: 가격 예측)와 같은 기계 학습(ML) 작업과 이상 탐지, 시계열 예측, 클러스터링, 랭킹 등과 같은 많은 다양한 ML 작업을 지원합니다.

첫 번째 프리뷰 릴리즈에서는 ML.NET은 분류(예: 텍스트 분류, 감정 분석)과 회귀(예:가격 예측)와 같은 ML 작업을 지원합니다.
## ML.NET을 이용해 기계 학습 시작하기

이러한 ML 기능들과 함께, ML.NET의 첫 번째 릴리즈는 학습 알고리즘, 트랜스폼 및 ML 데이터 구조와 같은 이 프레임워크의 핵심 구성 요소뿐만 아니라 모델 훈련 및 예측을 하기 위한 .NET API의 초안도 제공합니다.
기계 학습을 처음 접하는 경우 ML.NET을 대상으로 하는 이 리소스 모음에서 기본 사항들을 학습하십시오.

이 첫 번째 프리뷰 릴리즈에서는 ML.NET은 분류(예: 텍스트 분류, 감정 분석) 및 회귀(예: 가격 예측)와 같은 ML 작업을 지원합니다.
[ML.NET 배우기](https://dotnet.microsoft.com/learn/ml-dotnet)

## 설치
## ML.NET 설명서, 자습서 및 참조

[![NuGet Status](https://img.shields.io/nuget/v/Microsoft.ML.svg?style=flat)](https://www.nuget.org/packages/Microsoft.ML/)
[문서 및 자습서](https://docs.microsoft.com/en-us/dotnet/machine-learning/)를 확인하십시오.

ML.NET은 Windows, Linux 및 macOS - 64 bit 이상의 [.Net Core](https://github.com/dotnet/core를 사용할 수 있는 모든 플랫폼에서 실행 가능합니다.
[API 레퍼런스 문서](https://docs.microsoft.com/en-us/dotnet/api/?view=ml-dotnet)를 확인하십시오.

현재 릴리즈는 0.6입니다. 새로운 내용을 보려면 [release notes](docs/release-notes/0.6/release-0.6.md)를 확인하십시오.
## 샘플 앱

First, ensure you have installed [.NET Core 2.0](https://www.microsoft.com/net/learn/get-started) or later. ML.NET also works on the .NET Framework. Note that ML.NET currently must run in a 64-bit process.
먼저, .NET Core 2.0 이상을 설치했는지 확인합니다. ML.NET은 .NET Framework에서도 작동합니다. 현재 ML.NET은 64-bit 프로세스에서 실행되어야 합니다.
[ML.NET 샘플 앱](https://github.com/dotnet/machinelearning-samples)을 포함한 GitHub 리포지토리에서 감성 분석, 부정 행위 탐지, 제품 추천, 가격 예측, 이상 탐지, 이미지 분류, 개체 탐지 등과 같은 다양한 시나리오를 제공합니다.

앱이 설치되어있다면 .NET Core CLI에서 다음을 이용해 ML.NET NuGet 패키지를 설치할 수 있습니다.
Microsoft에서 제공하는 ML.NET 샘플 외에도 별도의 페이지 [ML.NET 커뮤티니 샘플](https://github.com/dotnet/machinelearning-samples/blob/main/docs/COMMUNITY-SAMPLES.md)에 소개 된 커뮤니티에서 만든 샘플들이 있습니다.

## ML.NET YouTube 비디오 플레이리스트

YouTube의 [ML.NET 비디오 플레이리스트](https://aka.ms/mlnetyoutube)에는 몇 가지 짧은 동영상이 있습니다. 각 비디오는 ML.NET의 특정 주제에 중점을 두고있습니다.

## ML.NET에서 지원하는 운영 체제 및 프로세서 아키텍처

ML.NET은 [.NET Core](https://github.com/dotnet/core)를 사용하여 Windows, Linux 및 macOS에서 실행되거나, .NET Framework를 사용하여 Windows에서 실행될 수 있습니다.

64비트는 모든 플랫폼에서 지원됩니다. 32비트는 Windows에서 지원되며,TensorFlow 및 LightGBM 관련 기능들은 지원되지 않습니다.

## ML.NET NuGet 패키지 상태

[![NuGet Status](https://img.shields.io/nuget/vpre/Microsoft.ML.svg?style=flat)](https://www.nuget.org/packages/Microsoft.ML/)

## 릴리즈 노트

새로운 기능을 확인하려면 [릴리즈 노트](docs/release-notes)를 확인하십시오.

## ML.NET 패키지 사용하기

먼저 [.NET Core 2.1](https://www.microsoft.com/net/learn/get-started) 이상을 설치했는지 확인합니다. ML.NET은 .NET Framework 4.6.1 이상에서도 작동하지만 4.7.2 이상이 권장됩니다.

앱이 있는 경우, 다음을 사용하여 .NET Core CLI에서 ML.NET NuGet 패키지를 설치할 수 있습니다.
```
dotnet add package Microsoft.ML
```

또는 NuGet 패키지 매니저에서 다음을 사용할 수도 있습니다:
또는 NuGet 패키지 매니저에서 설치할 수도 있습니다.
```
Install-Package Microsoft.ML
```

대안으로, Visual Studio의 NuGet 패키지 관리자 내에서 또는 [Paket](https://github.com/fsprojects/Paket)을 통해 Microsoft.ML 패키지를 추가할 수 있습니다.

프로젝트의 일일 NuGet 빌드는 MyGet 피드에서도 사용할 수 있습니다.
프로젝트의 일일 NuGet 빌드는 Azure DevOps 피드에서도 사용할 수 있습니다.

> [https://pkgs.dev.azure.com/dnceng/public/_packaging/MachineLearning/nuget/v3/index.json](https://pkgs.dev.azure.com/dnceng/public/_packaging/MachineLearning/nuget/v3/index.json)
> [https://dotnet.myget.org/F/dotnet-core/api/v3/index.json](https://dotnet.myget.org/F/dotnet-core/api/v3/index.json)
## ML.NET 빌드하기 (ML.NET 오픈소스 코드를 빌드하려 하는 기여자들을 위해)

## 빌드
소스에서 ML.NET을 빌드하려면 [개발자 가이드](docs/project-docs/developer-guide.md)를 방문하십시오.

소스를 이용해 직접 ML.NET을 빌드하려면 [개발자 가이드](docs/project-docs/developer-guide.md)를 확인하십시오.
[![codecov](https://codecov.io/gh/dotnet/machinelearning/branch/main/graph/badge.svg?flag=production)](https://codecov.io/gh/dotnet/machinelearning)

| | x64 Debug | x64 Release |
| | Debug | Release |
|:---|----------------:|------------------:|
|**Linux**|[![x64-debug](https://dnceng.visualstudio.com/public/_apis/build/status/dotnet/machinelearning/MachineLearning-CI?branchName=master)](https://dnceng.visualstudio.com/DotNet-Public/_build/latest?definitionId=104&branch=master)|[![x64-release](https://dnceng.visualstudio.com/public/_apis/build/status/dotnet/machinelearning/MachineLearning-CI?branchName=master)](https://dnceng.visualstudio.com/DotNet-Public/_build/latest?definitionId=104&branch=master)|
|**macOS**|[![x64-debug](https://dnceng.visualstudio.com/public/_apis/build/status/dotnet/machinelearning/MachineLearning-CI?branchName=master)](https://dnceng.visualstudio.com/DotNet-Public/_build/latest?definitionId=104&branch=master)|[![x64-release](https://dnceng.visualstudio.com/public/_apis/build/status/dotnet/machinelearning/MachineLearning-CI?branchName=master)](https://dnceng.visualstudio.com/DotNet-Public/_build/latest?definitionId=104&branch=master)|
|**Windows**|[![x64-debug](https://dnceng.visualstudio.com/public/_apis/build/status/dotnet/machinelearning/MachineLearning-CI?branchName=master)](https://dnceng.visualstudio.com/DotNet-Public/_build/latest?definitionId=104&branch=master)|[![x64-release](https://dnceng.visualstudio.com/public/_apis/build/status/dotnet/machinelearning/MachineLearning-CI?branchName=master)](https://dnceng.visualstudio.com/DotNet-Public/_build/latest?definitionId=104&branch=master)|
|**CentOS**|[![Build Status](https://dev.azure.com/dnceng/public/_apis/build/status/dotnet/machinelearning/MachineLearning-CI?branchName=main&jobName=Centos_x64_NetCoreApp31&configuration=Centos_x64_NetCoreApp31%20Debug_Build)](https://dev.azure.com/dnceng/public/_build/latest?definitionId=104&branchName=main)|[![Build Status](https://dev.azure.com/dnceng/public/_apis/build/status/dotnet/machinelearning/MachineLearning-CI?branchName=main&jobName=Centos_x64_NetCoreApp31&configuration=Centos_x64_NetCoreApp31%20Release_Build)](https://dev.azure.com/dnceng/public/_build/latest?definitionId=104&branchName=main)|
|**Ubuntu**|[![Build Status](https://dev.azure.com/dnceng/public/_apis/build/status/dotnet/machinelearning/MachineLearning-CI?branchName=main&jobName=Ubuntu_x64_NetCoreApp21&configuration=Ubuntu_x64_NetCoreApp21%20Debug_Build)](https://dev.azure.com/dnceng/public/_build/latest?definitionId=104&branchName=main)|[![Build Status](https://dev.azure.com/dnceng/public/_apis/build/status/dotnet/machinelearning/MachineLearning-CI?branchName=main&jobName=Ubuntu_x64_NetCoreApp21&configuration=Ubuntu_x64_NetCoreApp21%20Release_Build)](https://dev.azure.com/dnceng/public/_build/latest?definitionId=104&branchName=main)|
|**macOS**|[![Build Status](https://dev.azure.com/dnceng/public/_apis/build/status/dotnet/machinelearning/MachineLearning-CI?branchName=main&jobName=MacOS_x64_NetCoreApp21&configuration=MacOS_x64_NetCoreApp21%20Debug_Build)](https://dev.azure.com/dnceng/public/_build/latest?definitionId=104&branchName=main)|[![Build Status](https://dev.azure.com/dnceng/public/_apis/build/status/dotnet/machinelearning/MachineLearning-CI?branchName=main&jobName=MacOS_x64_NetCoreApp21&configuration=MacOS_x64_NetCoreApp21%20Release_Build)](https://dev.azure.com/dnceng/public/_build/latest?definitionId=104&branchName=main)|
|**Windows x64**|[![Build Status](https://dev.azure.com/dnceng/public/_apis/build/status/dotnet/machinelearning/MachineLearning-CI?branchName=main&jobName=Windows_x64_NetCoreApp21&configuration=Windows_x64_NetCoreApp21%20Debug_Build)](https://dev.azure.com/dnceng/public/_build/latest?definitionId=104&branchName=main)|[![Build Status](https://dev.azure.com/dnceng/public/_apis/build/status/dotnet/machinelearning/MachineLearning-CI?branchName=main&jobName=Windows_x64_NetCoreApp21&configuration=Windows_x64_NetCoreApp21%20Release_Build)](https://dev.azure.com/dnceng/public/_build/latest?definitionId=104&branchName=main)|
|**Windows FullFramework**|[![Build Status](https://dev.azure.com/dnceng/public/_apis/build/status/dotnet/machinelearning/MachineLearning-CI?branchName=main&jobName=Windows_x64_NetFx461&configuration=Windows_x64_NetFx461%20Debug_Build)](https://dev.azure.com/dnceng/public/_build/latest?definitionId=104&branchName=main)|[![Build Status](https://dev.azure.com/dnceng/public/_apis/build/status/dotnet/machinelearning/MachineLearning-CI?branchName=main&jobName=Windows_x64_NetFx461&configuration=Windows_x64_NetFx461%20Release_Build)](https://dev.azure.com/dnceng/public/_build/latest?definitionId=104&branchName=main)|
|**Windows x86**|[![Build Status](https://dev.azure.com/dnceng/public/_apis/build/status/dotnet/machinelearning/MachineLearning-CI?branchName=main&jobName=Windows_x86_NetCoreApp21&configuration=Windows_x86_NetCoreApp21%20Debug_Build)](https://dev.azure.com/dnceng/public/_build/latest?definitionId=104&branchName=main)|[![Build Status](https://dev.azure.com/dnceng/public/_apis/build/status/dotnet/machinelearning/MachineLearning-CI?branchName=main&jobName=Windows_x86_NetCoreApp21&configuration=Windows_x86_NetCoreApp21%20Release_Build)](https://dev.azure.com/dnceng/public/_build/latest?definitionId=104&branchName=main)|
|**Windows NetCore3.1**|[![Build Status](https://dev.azure.com/dnceng/public/_apis/build/status/dotnet/machinelearning/MachineLearning-CI?branchName=main&jobName=Windows_x64_NetCoreApp31&configuration=Windows_x64_NetCoreApp31%20Debug_Build)](https://dev.azure.com/dnceng/public/_build/latest?definitionId=104&branchName=main)|[![Build Status](https://dev.azure.com/dnceng/public/_apis/build/status/dotnet/machinelearning/MachineLearning-CI?branchName=main&jobName=Windows_x64_NetCoreApp31&configuration=Windows_x64_NetCoreApp31%20Release_Build)](https://dev.azure.com/dnceng/public/_build/latest?definitionId=104&branchName=main)|

## 릴리즈 프로세스 및 버전 관리

다양한 종류의 ML.NET 릴리즈를 확인하려면 [릴리즈 프로세스 문서](docs/release-notes)를 확인하십시오.

## 기여하기

우리는 기여를 환영합니다! [기여 가이드](CONTRIBUTING.md)를 확인해주세요.
우리는 기여를 환영합니다! [기여 가이드](CONTRIBUTING.md)를 확인하십시오.

## 커뮤니티

Expand All @@ -60,54 +93,48 @@ Glitter의 커뮤니티에 가입하세요 [![Join the chat at https://gitter.im
이 프로젝트는 커뮤니티에서 예상되는 행동을 명확히 하기 위해 [기여자 규약](https://contributor-covenant.org/)에 정의된 행동 강령을 채택했습니다.
자세한 내용은 [.NET 재단 행동 강령](https://dotnetfoundation.org/code-of-conduct)을 참조하십시오.


## 예제

다음은 텍스트 샘플에서 감정을 예측하도록 모델을 학습시키는 코드의 예입니다.
(레거시 API의 샘플은 [여기](test/Microsoft.ML.Tests/Scenarios/SentimentPredictionTests.cs)에서 찾을 수 있습니다.)
다음은 텍스트 샘플에서 감정을 예측하도록 모델을 학습시키는 스니펫 코드입니다. [샘플 리포지토리](https://github.com/dotnet/machinelearning-samples)에서 전체 샘플을 확인할 수 있습니다.

```C#
var env = new LocalEnvironment();
var reader = TextLoader.CreateReader(env, ctx => (
Target: ctx.LoadFloat(2),
FeatureVector: ctx.LoadFloat(3, 6)),
separator: ',',
hasHeader: true);
var data = reader.Read(new MultiFileSource(dataPath));
var classification = new MulticlassClassificationContext(env);
var learningPipeline = reader.MakeNewEstimator()
.Append(r => (
r.Target,
Prediction: classification.Trainers.Sdca(r.Target.ToKey(), r.FeatureVector)));
var dataPath = "sentiment.csv";
var mlContext = new MLContext();
var loader = mlContext.Data.CreateTextLoader(new[]
{
new TextLoader.Column("SentimentText", DataKind.String, 1),
new TextLoader.Column("Label", DataKind.Boolean, 0),
},
hasHeader: true,
separatorChar: ',');
var data = loader.Load(dataPath);
var learningPipeline = mlContext.Transforms.Text.FeaturizeText("Features", "SentimentText")
.Append(mlContext.BinaryClassification.Trainers.FastTree());
var model = learningPipeline.Fit(data);

```

이제 모델에서 추론(예측)을 할 수 있습니다.

```C#
var predictionFunc = model.MakePredictionFunction<SentimentInput, SentimentPrediction>(env);
var prediction = predictionFunc.Predict(new SentimentData
var predictionEngine = mlContext.Model.CreatePredictionEngine<SentimentData, SentimentPrediction>(model);
var prediction = predictionEngine.Predict(new SentimentData
{
SentimentText = "Today is a great day!"
};
Console.WriteLine("prediction: " + prediction.Sentiment);
});
Console.WriteLine("prediction: " + prediction.Prediction);
```

다양한 기존 시나리오와 새로운 시나리오에서 이러한 API를 사용하는 방법을 보여주는 가이드는 [여기](docs/code/MlNetCookBook.md)에서 찾을 수 있습니다.


## 샘플

확인할 수 있는 [샘플 리포지토리](https://github.com/dotnet/machinelearning-samples)가 있습니다.
## 라이선스

ML.NET은 [MIT 허가서]에 따라 라이선스가 부여됩니다.
ML.NET은 [MIT 허가서](LICENSE)에 따라 라이선스가 부여되며 상업적으로 무료로 사용할 수 있습니다.

## .NET 재단

ML.NET은[.NET 재단](https://www.dotnetfoundation.org/projects) 프로젝트입니다.

GitHub에서 많은 .NET 관련 프로젝트를 확인할 수 있습니다.

- [.NET 리포지토리](https://github.com/Microsoft/dotnet) - Microsoft 및 커뮤니티에서 제공하는 수백 개의 .NET 프로젝트에 대한 링크
- [.NET 홈 리포지토리](https://github.com/Microsoft/dotnet) - Microsoft 및 커뮤니티에서 제공하는 수백 개의 .NET 프로젝트에 대한 링크

0 comments on commit a5fa3dc

Please sign in to comment.