Machine Learning Machine Learning Machine Learning Machine Learning Tasks 작업 Documents 문서 Configurations 구성 Endpoints 엔드포인트 Manage packages in database 데이터베이스에서 패키지 관리 Manage external languages 외부 언어 관리 Make prediction 예측 만들기 Manage models 모델 관리 Import model 모델 가져오기 Machine Learning Configurations Machine Learning 구성 Local path to a preexisting Python installation used by Machine Learning. Machine Learning에서 사용하는 기존 Python 설치에 대한 로컬 경로입니다. Enable Python package management in database. 데이터베이스에서 Python 패키지 관리를 사용하도록 설정합니다. Enable R package management in database. 데이터베이스에서 R 패키지 관리를 사용하도록 설정합니다. Local path to a preexisting R installation used by Machine Learning. 기계 학습에서 사용하는 기존 R 설치의 로컬 경로입니다. Install Machine Learning Dependencies Machine Learning 종속성 설치 Enable External script 외부 스크립트 사용 Yes 예 No 아니요 Package management is not supported for the server. Make sure you have Python or R installed. 서버에 대해 패키지 관리가 지원되지 않습니다. Python 또는 R이 설치되어 있는지 확인합니다. The extension failed to load because of it's dependency to Notebook extension. Please check the output log for Notebook extension to get more details 전자 필기장 확장에 대한 종속성으로 인해 확장을 로드하지 못했습니다. 자세한 내용을 보려면 전자 필기장 확장에 대한 출력 로그를 확인하세요. '{0}' is required for package management. Please make sure it is installed and set up correctly. 패키지 관리에는 '{0}'이(가) 필요합니다. 설치되어 있고 올바르게 설정되었는지 확인하세요. Failed to complete task '{0}'. Error: {1} '{0}' 작업을 완료하지 못했습니다. 오류: {1} Cannot find Python executable '{0}'. Please make sure Python is installed and configured correctly Python 실행 파일 '{0}'을(를) 찾을 수 없습니다. Python이 올바르게 설치 및 구성되어 있는지 확인하세요. Cannot find R executable '{0}'. Please make sure R is installed and configured correctly R 실행 파일 '{0}'을(를) 찾을 수 없습니다. R이 설치되어 있고 제대로 구성되어 있는지 확인하세요. Verifying package management dependencies 패키지 관리 종속성 확인 Verifying model management dependencies 모델 관리 종속성 확인 No Result returned 결과가 반환되지 않음 The required packages are not installed 필요한 패키지가 설치되어 있지 않습니다. External script is required for package management. Are you sure you want to enable that. 패키지 관리에는 외부 스크립트가 필요합니다. 사용하도록 설정하시겠습니까? Failed to enable External script. 외부 스크립트를 사용하도록 설정하지 못했습니다. External script configuration is required for this action. 이 작업에는 외부 스크립트 구성이 필요합니다. Are you sure you want to install required packages? 필수 패키지를 설치하시겠습니까? The following Python packages are required to install: {0} {0}를 설치하려면 다음 Python 패키지가 필요합니다. The following R packages are required to install: {0} 설치하려면 다음 R 패키지가 필요합니다. {0} Are you sure you want to delete model '{0}? ‘{0} 모델을 삭제하시겠습니까? Installing required packages ... 필요한 패키지를 설치하는 중... Required packages are already installed. 필수 패키지가 이미 설치되어 있습니다. Failed to get installed python packages. Error: {0} 설치된 Python 패키지를 가져오지 못했습니다. 오류: {0} No connection selected 선택한 연결 없음 Notebook extension is not loaded Notebook 확장이 로드되지 않음 MSSQL extension is not loaded MSSQL 확장이 로드되지 않았습니다. Machine Learning Services Enabled Machine Learning Services 사용 Failed to modify Machine Learning Services configurations Machine Learning Services 구성을 수정하지 못했습니다. Enable 사용 Disable 사용 안 함 Config 구성 Enabled 사용 Action 작업 External Execute Script 외부 실행 스크립트 Python Python R R Error while downloading 다운로드하는 동안 오류 발생 Invalid model id. model url: {0} 모델 ID가 잘못되었습니다. 모델 URL: {0} Model doesn't have any artifact. model url: {0} 모델에 아티팩트가 없습니다. 모델 url: {0} Downloading 다운로드 Python executable is not configured Python 실행 파일이 구성되지 않았습니다. R executable is not configured R 실행 파일이 구성되지 않았습니다. Installing dependencies ... 종속성을 설치하는 중... Could not find the specified resource 지정된 리소스를 찾을 수 없습니다. Latest 최신 Package info request failed with error: {0} {1} {0} {1} 오류를 나타내며 패키지 정보 요청 실패 Error: {0} 오류: {0} Not supported event args 지원되지 않는 이벤트 인수 Installed 설치됨 Installed 설치됨 Platform 플랫폼 Delete 삭제 Edit 편집 Install 설치 Cancel 취소 Close 닫기 OK 확인 Save 저장 Name 이름 Add new 새 항목 추가 File Browser 파일 브라우저 Languages 언어 Target 대상 localhost localhost Language extension path 언어 확장 경로 Language extension location 언어 확장 위치 Extension file Name 확장 파일 이름 Environment variables 환경 변수 Parameters 매개 변수 Selected Path 선택한 경로 Failed to install language 언어를 설치하지 못했습니다. Failed to update language 언어를 업데이트하지 못함 Failed to update the model 모델을 업데이트하지 못했습니다. No models found 모델을 찾을 수 없음 Select table 테이블 선택 Select Database 데이터베이스 선택 No models found 모델을 찾을 수 없음 Select another Azure ML workspace 다른 Azure ML 작업 영역 선택 Select another database or table 다른 데이터베이스 또는 테이블 선택 Database 데이터베이스 Select a database to store the new model. 새 모델을 저장할 데이터베이스를 선택합니다. Select an existing table that conforms the model schema or create a new one to store the imported model. 모델 스키마를 준수하는 기존 테이블을 선택하거나 가져온 모델을 저장할 새 테이블을 만듭니다. Table 테이블 Select a model table to view the list of existing / imported models. 모델 테이블을 선택하여 기존/가져온 모델 목록을 봅니다. Select a database where existing / imported models are stored. 기존/가져온 모델이 저장되는 데이터베이스를 선택합니다. Existing table 기존 테이블 New table 새 테이블 Name 이름 File 파일 Description 설명 Date created 만든 날짜 Date imported 가져온 날짜 Framework 프레임워크 Framework version 프레임워크 버전 Version 버전 ... ... Azure account Azure 계정 Azure sign in or refresh account Azure 로그인 또는 계정 새로 고침 Source database 원본 데이터베이스 Select the database containing the dataset to apply the prediction. 예측을 적용할 데이터 세트가 포함된 데이터베이스를 선택합니다. Source table 원본 테이블 Select the table containing the dataset to apply the prediction. 예측을 적용할 데이터 세트가 포함된 테이블을 선택합니다. Model Input mapping 입력 매핑 추가 Model output 모델 출력 Source columns 원본 열 Type 형식 Display name 표시 이름 Model input 모델 입력 Select column... 열 선택... Select database with models 모델이 있는 데이터베이스 선택 Select tables with models 모델이 있는 테이블 선택 Select database 데이터베이스 선택 Select table 테이블 선택 Name 이름 Azure subscription Azure 구독 Resource group 리소스 그룹 Azure ML workspace Azure ML 작업 영역 Filter 필터 Models 모델 Azure models Azure 모델 Local models 로컬 모델 Source location 원본 위치 Select model source type 모델 원본 유형 선택 ‘File Upload’ is selected. This allows you to import a model file from your local machine into a model database in this SQL instance. Click ‘Next’ to continue.​ ‘파일 업로드’가 선택되었습니다. 이렇게 하면 로컬 컴퓨터에서 이 SQL 인스턴스의 모델 데이터베이스로 모델 파일을 가져올 수 있습니다. 계속하려면 ‘다음’을 클릭하세요.​ ‘Azure Machine Learning’ is selected. This allows you to import models stored in Azure Machine Learning workspaces in a model database in this SQL instance. Click ‘Next’ to continue.​​ 'Azure Machine Learning'이 선택되었습니다. 이렇게 하면 SQL 인스턴스의 모델 데이터베이스에서 Azure Machine Learning 작업 영역에 저장 된 모델을 가져올 수 있습니다. 계속 하려면 '다음'을 클릭하세요.​​ ‘File Upload’ is selected. This allows you to upload a model file from your local machine. Click ‘Next’ to continue.​​ '파일 업로드'가 선택되었습니다. 이렇게 하면 로컬 컴퓨터에서 모델 파일을 업로드할 수 있습니다. 계속하려면 '다음'을 클릭하세요.​​ ‘Imported Models’ is selected. This allows you to choose from models stored in a model table in your database. Click ‘Next’ to continue.​ '가져온 모델'이 선택되었습니다. 이렇게 하면 데이터베이스의 모델 테이블에 저장된 모델 중에서 선택할 수 있습니다. 계속하려면 '다음'을 클릭하세요.​ ‘Azure Machine Learning’ is selected. This allows you to choose from models stored in Azure Machine Learning workspaces. Click ‘Next’ to continue.​ 'Azure Machine Learning'이 선택되었습니다. 이렇게 하면 Azure Machine Learning 작업 영역에 저장된 모델 중에서 선택할 수 있습니다. 계속하려면 '다음'을 클릭하세요.​ Select or enter the location to import the models to 모델을 가져올 위치 선택 또는 입력 Map source data to model 모델에 원본 데이터 매핑 Enter model details 모델 세부 정보 입력 Source files 원본 파일 File paths of the models to import 가져올 모델의 파일 경로 ONNX runtime is not supported in current server ONNX 런타임은 현재 서버에서 지원되지 않습니다. Models 모델 Import 가져오기 Predict 예측 Import models 모델 가져오기 View and import models 모델 보기 및 가져오기 Machine Learning models can be stored in one or more databases and tables. Select the model database and table to view the models within them. 기계 학습 모델은 하나 이상의 데이터베이스 및 테이블에 저장할 수 있습니다. 모델 데이터베이스 및 테이블을 선택하여 해당 모델을 봅니다. The models are stored in one or more databases and tables. Select the model database and table to view models in them. 모델은 하나 이상의 데이터베이스 및 테이블에 저장됩니다. 모델 데이터베이스 및 테이블을 선택하여 내부 모델을 봅니다. Learn more. 자세히 알아보세요. Import or view models 모델 가져오기 또는 보기 Edit model 모델 편집 Import or view machine learning models stored in database 데이터베이스에 저장된 기계 학습 모델 가져오기 또는 보기 Make predictions 예측 만들기 Generate a predicted value or scores using a managed model 관리되는 모델을 사용하여 예측 값 또는 점수 생성 Create notebook 전자 필기장 만들기 Run experiments and create models in a notebook Notebook에서 실험 실행 및 모델 만들기 Model registered successfully 모델이 등록되었습니다. Model updated successfully 모델을 업데이트했습니다. Model failed to register 모델을 등록하지 못했습니다. File upload 파일 업로드 Upload model file 모델 파일 업로드 Azure Machine Learning Azure Machine Learning Import from Azure Machine Learning Azure Machine Learning에서 가져오기 Select imported model 가져온 모델 선택 Imported models 가져온 모델 Downloading Model from Azure Azure에서 모델 다운로드 Invalid Azure resource 잘못된 Azure 리소스 Invalid model to register 등록할 모델이 잘못되었습니다. Invalid model to predict 예측할 모델이 잘못되었습니다. Please select valid source table and model parameters 유효한 원본 테이블 및 모델 매개 변수를 선택하세요. Please select a valid model 유효한 모델을 선택하세요. Please select a valid table 올바른 테이블을 선택하세요. Click to review warning details 경고 세부 정보를 검토하려면 클릭하세요. Differences in data type 데이터 형식의 차이 The data type of the source table column does not match the required input field’s type. 원본 테이블 열의 데이터 형식이 필수 입력 필드의 형식과 일치하지 않습니다. The data type of output column does not match the output field’s type. 출력 열의 데이터 형식이 출력 필드의 형식과 일치하지 않습니다. Model name is required. 모델 이름이 필요합니다. Please select at least one model to import. 가져올 모델을 하나 이상 선택하세요. Failed to update the model 모델을 업데이트하지 못했습니다. Table meets requirements! 테이블이 요구 사항을 충족합니다. Select models table 모델 테이블 선택 Invalid table structure! 테이블 구조가 잘못되었습니다. Failed to register the model: {0} ,file: {1} 모델을 등록 하지 못함: {0}, 파일: {1} Invalid table for importing models. database name: {0} ,table name: {1} 모델을 가져오기 위한 테이블이 잘못되었습니다. 데이터베이스 이름: {0}, 테이블 이름: {1} Table schema is not supported for model import. Database name: {0}, table name: {1}. 모델 가져오기에는 테이블 스키마가 지원되지 않습니다. 데이터베이스 이름: {0}, 테이블 이름: {1}. Failed to load model parameters' 모델 매개 변수를 로드하지 못했습니다.' unsupported 지원되지 않음 Machine Learning Machine Learning Machine Learning for SQL databases SQL 데이터베이스에 대한 Machine Learning Useful links 유용한 링크 Video tutorials 비디오 자습서 Show more 더 보기 Show less 간단히 보기 Learn more 자세히 알아보기 SQL machine learning documentation SQL 기계 학습 설명서 Machine Learning extension in Azure Data Studio Azure Data Studio에서 기계 학습 확장 Learn how to use Machine Learning extension in Azure Data Studio, to manage packages, make predictions, and import models. Azure Data Studio Machine Learning 확장을 사용하여 패키지를 관리하고, 예측을 수행하고, 모델을 가져오는 방법을 알아봅니다. Learn how to use machine learning in SQL Server and SQL on Azure, to run Python and R scripts on relational data. Azure의 SQL Server 및 SQL에서 기계 학습을 사용하여 관계형 데이터에서 Python 및 R 스크립트를 실행하는 방법에 대해 알아봅니다. SQL Server Machine Learning Services (Python and R) SQL Server Machine Learning Services(Python 및 R) Get started with Machine Learning Services on SQL Server and how to install it on Windows and Linux. SQL Server에서 Machine Learning Services를 시작하고 Windows 및 Linux에서 설치를 시작합니다. Machine Learning Services in Azure SQL Managed Instance Azure SQL Managed Instance의 Machine Learning Services Get started with Machine Learning Services in Azure SQL Managed Instances. Azure SQL Managed Instance에서 Machine Learning Services를 시작합니다. Install the Microsoft ODBC driver for SQL Server Microsoft ODBC Driver for SQL Server 설치 This document explains how to install the Microsoft ODBC Driver for SQL Server. 이 문서에서는 Microsoft ODBC Driver for SQL Server를 설치하는 방법을 설명합니다. Machine learning and AI with ONNX in SQL Database Edge Preview SQL Database Edge 미리 보기에서 ONNX를 사용한 기계 학습 및 AI Get started with machine learning in Azure SQL Database Edge Azure SQL Database Edge에서 기계 학습 시작 Showing {0} model(s) {0} 모델 표시