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233 lines
17 KiB
JSON
233 lines
17 KiB
JSON
{
|
||
"": [
|
||
"--------------------------------------------------------------------------------------------",
|
||
"Copyright (c) Microsoft Corporation. All rights reserved.",
|
||
"Licensed under the Source EULA. See License.txt in the project root for license information.",
|
||
"--------------------------------------------------------------------------------------------",
|
||
"Do not edit this file. It is machine generated."
|
||
],
|
||
"version": "1.0.0",
|
||
"contents": {
|
||
"dist/common/constants": {
|
||
"azure.resource.error": "오류: {0}",
|
||
"dashboardDesc": "SQL 데이터베이스에 대한 Machine Learning",
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"dashboardLinksTitle": "유용한 링크",
|
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"dashboardTitle": "Machine Learning",
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"dashboardVideoLinksTitle": "비디오 자습서",
|
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"databaseName": "데이터베이스",
|
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"databaseToStoreInfo": "새 모델을 저장할 데이터베이스를 선택합니다.",
|
||
"editTitle": "편집",
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"existingTableName": "기존 테이블",
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"extLang.CancelButtonText": "취소",
|
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"extLang.DialogTitle": "언어",
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"extLang.DoneButtonText": "닫기",
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"extLang.Local": "localhost",
|
||
"extLang.OkButtonText": "확인",
|
||
"extLang.SaveButtonText": "저장",
|
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"extLang.Target": "대상",
|
||
"extLang.delete": "삭제",
|
||
"extLang.envVariables": "환경 변수",
|
||
"extLang.extensionFileLocation": "언어 확장 위치",
|
||
"extLang.extensionFileName": "확장 파일 이름",
|
||
"extLang.extensionFilePath": "언어 확장 경로",
|
||
"extLang.fileBrowserTabTitle": "파일 브라우저",
|
||
"extLang.installButtonText": "설치",
|
||
"extLang.installFailedError": "언어를 설치하지 못했습니다.",
|
||
"extLang.installTabTitle": "설치됨",
|
||
"extLang.languageCreatedDate": "설치됨",
|
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"extLang.languageName": "이름",
|
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"extLang.languagePlatform": "플랫폼",
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||
"extLang.newLanguageTabTitle": "새 항목 추가",
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||
"extLang.parameters": "매개 변수",
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"extLang.selectedPath": "선택한 경로",
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||
"extLang.updateFailedError": "언어를 업데이트하지 못함",
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||
"learnMoreTitle": "자세히 알아보기",
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||
"ml.dataCount": "{0} 모델 표시",
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||
"mls.cannotFindPython.error": "Python 실행 파일 '{0}'을(를) 찾을 수 없습니다. Python이 올바르게 설치 및 구성되어 있는지 확인하세요.",
|
||
"mls.cannotFindR.error": "R 실행 파일 '{0}'을(를) 찾을 수 없습니다. R이 설치되어 있고 제대로 구성되어 있는지 확인하세요.",
|
||
"mls.configAction": "작업",
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||
"mls.configStatus": "사용",
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"mls.configTitle": "구성",
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||
"mls.configUpdateFailed": "Machine Learning Services 구성을 수정하지 못했습니다.",
|
||
"mls.confirmEnableExternalScripts": "패키지 관리에는 외부 스크립트가 필요합니다. 사용하도록 설정하시겠습니까?",
|
||
"mls.confirmInstallPythonPackages": "필수 패키지를 설치하시겠습니까?",
|
||
"mls.disableButtonTitle": "사용 안 함",
|
||
"mls.downloadError": "다운로드하는 동안 오류 발생",
|
||
"mls.downloadingProgress": "다운로드",
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||
"mls.enableButtonTitle": "사용",
|
||
"mls.enableExternalScriptsError": "외부 스크립트를 사용하도록 설정하지 못했습니다.",
|
||
"mls.enabledMessage": "Machine Learning Services 사용",
|
||
"mls.externalExecuteScriptTitle": "외부 실행 스크립트",
|
||
"mls.externalScriptsIsRequiredError": "이 작업에는 외부 스크립트 구성이 필요합니다.",
|
||
"mls.httpGetRequestError": "{0} {1} 오류를 나타내며 패키지 정보 요청 실패",
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||
"mls.installDependencies.confirmInstallPythonPackages": "{0}를 설치하려면 다음 Python 패키지가 필요합니다.",
|
||
"mls.installDependencies.confirmInstallRPackages": "설치하려면 다음 R 패키지가 필요합니다. {0}",
|
||
"mls.installDependencies.getPackagesError": "설치된 Python 패키지를 가져오지 못했습니다. 오류: {0}",
|
||
"mls.installDependencies.packages": "필요한 패키지를 설치하는 중...",
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"mls.installDependencies.packagesAlreadyInstalled": "필수 패키지가 이미 설치되어 있습니다.",
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"mls.installModelMngDependencies.msgTaskName": "모델 관리 종속성 확인",
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||
"mls.installPackageMngDependencies.msgTaskName": "패키지 관리 종속성 확인",
|
||
"mls.installingDependencies": "종속성을 설치하는 중...",
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||
"mls.invalidModelIdError": "모델 ID가 잘못되었습니다. 모델 URL: {0}",
|
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"mls.latestVersion": "최신",
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||
"mls.managePackages.error": "서버에 대해 패키지 관리가 지원되지 않습니다. Python 또는 R이 설치되어 있는지 확인합니다.",
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"mls.mssqlExtensionNotLoaded": "MSSQL 확장이 로드되지 않았습니다.",
|
||
"mls.noArtifactError": "모델에 아티팩트가 없습니다. 모델 url: {0}",
|
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"mls.noResultError": "결과가 반환되지 않음",
|
||
"mls.notebookExtensionNotLoaded": "Notebook 확장이 로드되지 않음",
|
||
"mls.packageManager.NoConnection": "선택한 연결 없음",
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||
"mls.pythonConfigError": "Python 실행 파일이 구성되지 않았습니다.",
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||
"mls.pythonLanguageTitle": "Python",
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"mls.rConfigError": "R 실행 파일이 구성되지 않았습니다.",
|
||
"mls.rLanguageTitle": "R",
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"mls.requiredPackagesNotInstalled": "필요한 패키지가 설치되어 있지 않습니다.",
|
||
"mls.resourceNotFound": "지정된 리소스를 찾을 수 없습니다.",
|
||
"mls.taskFailedError.error": "'{0}' 작업을 완료하지 못했습니다. 오류: {1}",
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||
"mls.verifyOdbcDriverError.error": "패키지 관리에는 '{0}'이(가) 필요합니다. 설치되어 있고 올바르게 설정되었는지 확인하세요.",
|
||
"mlsInstallObdcDocTitle": "Microsoft ODBC Driver for SQL Server 설치",
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||
"mlsInstallOdbcDocDesc": "이 문서에서는 Microsoft ODBC Driver for SQL Server를 설치하는 방법을 설명합니다.",
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"modelDatabaseInfo": "기존/가져온 모델이 저장되는 데이터베이스를 선택합니다.",
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||
"modelTableInfo": "모델 테이블을 선택하여 기존/가져온 모델 목록을 봅니다.",
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"models.RegisterWizard": "모델 가져오기",
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"models.azureAccount": "Azure 계정",
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"models.azureGroup": "리소스 그룹",
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"models.azureModelFilter": "필터",
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"models.azureModelPageTitle": "Azure Machine Learning에서 가져오기",
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"models.azureModelSource": "Azure Machine Learning",
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||
"models.azureModelSourceDescriptionForImport": "'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.",
|
||
"models.azureModelSourceDescriptionForPredict": "'Azure Machine Learning'이 선택되었습니다. 이렇게 하면 Azure Machine Learning 작업 영역에 저장된 모델 중에서 선택할 수 있습니다. 계속하려면 '다음'을 클릭하세요.",
|
||
"models.azureModelWorkspace": "Azure ML 작업 영역",
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||
"models.azureModels": "모델",
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"models.azureModelsListEmptyDescription": "다른 Azure ML 작업 영역 선택",
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||
"models.azureModelsListEmptyTitle": "모델을 찾을 수 없음",
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"models.azureModelsTitle": "Azure 모델",
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"models.azureSignIn": "Azure 로그인 또는 계정 새로 고침",
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"models.azureSubscription": "Azure 구독",
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"models.browseButton": "...",
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"models.columnDataTypeMismatchWarning": "원본 테이블 열의 데이터 형식이 필수 입력 필드의 형식과 일치하지 않습니다.",
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||
"models.columnDataTypeMismatchWarningHeading": "데이터 형식의 차이",
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||
"models.columnDataTypeMismatchWarningHelper": "경고 세부 정보를 검토하려면 클릭하세요.",
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||
"models.columnSelectionPageTitle": "모델에 원본 데이터 매핑",
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||
"models.confirmDeleteModel": "‘{0} 모델을 삭제하시겠습니까?",
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||
"models.createNotebookDesc": "Notebook에서 실험 실행 및 모델 만들기",
|
||
"models.createNotebookTitle": "전자 필기장 만들기",
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||
"models.created": "만든 날짜",
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||
"models.currentModelsTitle": "모델",
|
||
"models.description": "설명",
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||
"models.downloadModelMsgTaskName": "Azure에서 모델 다운로드",
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||
"models.editModelTitle": "모델 편집",
|
||
"models.fileName": "파일",
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||
"models.framework": "프레임워크",
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||
"models.frameworkVersion": "프레임워크 버전",
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||
"models.importModelDesc": "데이터베이스에 저장된 기계 학습 모델 가져오기 또는 보기",
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||
"models.importModelDoneButton": "가져오기",
|
||
"models.importModelFailedError": "모델을 등록 하지 못함: {0}, 파일: {1}",
|
||
"models.importModelTitle": "모델 가져오기 또는 보기",
|
||
"models.imported": "가져온 날짜",
|
||
"models.importedModelSourceDescriptionForPredict": "'가져온 모델'이 선택되었습니다. 이렇게 하면 데이터베이스의 모델 테이블에 저장된 모델 중에서 선택할 수 있습니다. 계속하려면 '다음'을 클릭하세요.",
|
||
"models.importedModelsPageTitle": "가져온 모델 선택",
|
||
"models.invalidAzureResourceError": "잘못된 Azure 리소스",
|
||
"models.invalidImportTableError": "모델을 가져오기 위한 테이블이 잘못되었습니다. 데이터베이스 이름: {0}, 테이블 이름: {1}",
|
||
"models.invalidImportTableSchemaError": "모델 가져오기에는 테이블 스키마가 지원되지 않습니다. 데이터베이스 이름: {0}, 테이블 이름: {1}.",
|
||
"models.invalidModelImportTargetError": "올바른 테이블을 선택하세요.",
|
||
"models.invalidModelParametersError": "유효한 원본 테이블 및 모델 매개 변수를 선택하세요.",
|
||
"models.invalidModelToPredictError": "예측할 모델이 잘못되었습니다.",
|
||
"models.invalidModelToRegisterError": "등록할 모델이 잘못되었습니다.",
|
||
"models.invalidModelToSelectError": "유효한 모델을 선택하세요.",
|
||
"models.learnMoreLink": "자세히 알아보세요.",
|
||
"models.loadModelParameterFailedError": "모델 매개 변수를 로드하지 못했습니다.'",
|
||
"models.localModelPageTitle": "모델 파일 업로드",
|
||
"models.localModelSource": "파일 업로드",
|
||
"models.localModelSourceDescriptionForImport": "‘파일 업로드’가 선택되었습니다. 이렇게 하면 로컬 컴퓨터에서 이 SQL 인스턴스의 모델 데이터베이스로 모델 파일을 가져올 수 있습니다. 계속하려면 ‘다음’을 클릭하세요.",
|
||
"models.localModelSourceDescriptionForPredict": "'파일 업로드'가 선택되었습니다. 이렇게 하면 로컬 컴퓨터에서 모델 파일을 업로드할 수 있습니다. 계속하려면 '다음'을 클릭하세요.",
|
||
"models.localModelsTitle": "로컬 모델",
|
||
"models.makePredictionDesc": "관리되는 모델을 사용하여 예측 값 또는 점수 생성",
|
||
"models.makePredictionTitle": "예측 만들기",
|
||
"models.modelDetailsPageTitle": "모델 세부 정보 입력",
|
||
"models.modelFailedToRegistered": "모델을 등록하지 못했습니다.",
|
||
"models.modelImportTargetPageTitle": "모델을 가져올 위치 선택 또는 입력",
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||
"models.modelLocalSourceTitle": "원본 파일",
|
||
"models.modelLocalSourceTooltip": "가져올 모델의 파일 경로",
|
||
"models.modelNameRequiredError": "모델 이름이 필요합니다.",
|
||
"models.modelRegisteredSuccessfully": "모델이 등록되었습니다.",
|
||
"models.modelSchemaIsAcceptedMessage": "테이블이 요구 사항을 충족합니다.",
|
||
"models.modelSchemaIsNotAcceptedMessage": "테이블 구조가 잘못되었습니다.",
|
||
"models.modelSourcePageTitle": "모델 원본 유형 선택",
|
||
"models.modelSourcesTitle": "원본 위치",
|
||
"models.modelUpdateFailedError": "모델을 업데이트하지 못했습니다.",
|
||
"models.modelUpdatedSuccessfully": "모델을 업데이트했습니다.",
|
||
"models.modelsListEmptyDescription": "다른 데이터베이스 또는 테이블 선택",
|
||
"models.modelsListEmptyMessage": "모델을 찾을 수 없음",
|
||
"models.modelsRequiredError": "가져올 모델을 하나 이상 선택하세요.",
|
||
"models.name": "이름",
|
||
"models.onnxNotSupportedError": "ONNX 런타임은 현재 서버에서 지원되지 않습니다.",
|
||
"models.outputColumnDataTypeNotSupportedWarning": "출력 열의 데이터 형식이 출력 필드의 형식과 일치하지 않습니다.",
|
||
"models.predictModel": "예측",
|
||
"models.registeredModelsSource": "가져온 모델",
|
||
"models.selectModelDatabaseMessage": "데이터베이스 선택",
|
||
"models.selectModelDatabaseTitle": "모델이 있는 데이터베이스 선택",
|
||
"models.selectModelTableMessage": "테이블 선택",
|
||
"models.selectModelTableTitle": "모델이 있는 테이블 선택",
|
||
"models.selectModelsTableMessage": "모델 테이블 선택",
|
||
"models.unsupportedModelParameterType": "지원되지 않음",
|
||
"models.updateModelFailedError": "모델을 업데이트하지 못했습니다.",
|
||
"models.version": "버전",
|
||
"models.viewImportModeledForPredictDesc": "모델은 하나 이상의 데이터베이스 및 테이블에 저장됩니다. 모델 데이터베이스 및 테이블을 선택하여 내부 모델을 봅니다.",
|
||
"models.viewImportModelsDesc": "기계 학습 모델은 하나 이상의 데이터베이스 및 테이블에 저장할 수 있습니다. 모델 데이터베이스 및 테이블을 선택하여 해당 모델을 봅니다.",
|
||
"models.viewImportModelsTitle": "모델 보기 및 가져오기",
|
||
"msgNo": "아니요",
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||
"msgYes": "예",
|
||
"newTableName": "새 테이블",
|
||
"notSupportedEventArg": "지원되지 않는 이벤트 인수",
|
||
"notebookExtensionFailedError": "전자 필기장 확장에 대한 종속성으로 인해 확장을 로드하지 못했습니다. 자세한 내용을 보려면 전자 필기장 확장에 대한 출력 로그를 확인하세요.",
|
||
"onnxOnEdgeOdbcDocDesc": "Azure SQL Database Edge에서 기계 학습 시작",
|
||
"onnxOnEdgeOdbcDocTitle": "SQL Database Edge 미리 보기에서 ONNX를 사용한 기계 학습 및 AI",
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||
"predict.columnDatabase": "원본 데이터베이스",
|
||
"predict.columnDatabaseInfo": "예측을 적용할 데이터 세트가 포함된 데이터베이스를 선택합니다.",
|
||
"predict.columnName": "원본 열",
|
||
"predict.columnTable": "원본 테이블",
|
||
"predict.columnTableInfo": "예측을 적용할 데이터 세트가 포함된 테이블을 선택합니다.",
|
||
"predict.dataTypeName": "형식",
|
||
"predict.displayName": "표시 이름",
|
||
"predict.inputColumns": "입력 매핑 추가",
|
||
"predict.inputName": "모델 입력",
|
||
"predict.outputColumns": "모델 출력",
|
||
"predict.outputName": "이름",
|
||
"predict.selectColumnTitle": "열 선택...",
|
||
"predict.selectDatabaseTitle": "데이터베이스 선택",
|
||
"predict.selectTableTitle": "테이블 선택",
|
||
"showLessTitle": "간단히 보기",
|
||
"showMoreTitle": "더 보기",
|
||
"sqlMlDocDesc": "Azure의 SQL Server 및 SQL에서 기계 학습을 사용하여 관계형 데이터에서 Python 및 R 스크립트를 실행하는 방법에 대해 알아봅니다.",
|
||
"sqlMlDocTitle": "SQL 기계 학습 설명서",
|
||
"sqlMlExtDocDesc": "Azure Data Studio Machine Learning 확장을 사용하여 패키지를 관리하고, 예측을 수행하고, 모델을 가져오는 방법을 알아봅니다.",
|
||
"sqlMlExtDocTitle": "Azure Data Studio에서 기계 학습 확장",
|
||
"sqlMlsDocDesc": "SQL Server에서 Machine Learning Services를 시작하고 Windows 및 Linux에서 설치를 시작합니다.",
|
||
"sqlMlsDocTitle": "SQL Server Machine Learning Services(Python 및 R)",
|
||
"sqlMlsMIDocDesc": "Azure SQL Managed Instance에서 Machine Learning Services를 시작합니다.",
|
||
"sqlMlsMIDocTitle": "Azure SQL Managed Instance의 Machine Learning Services",
|
||
"tableName": "테이블",
|
||
"tableToStoreInfo": "모델 스키마를 준수하는 기존 테이블을 선택하거나 가져온 모델을 저장할 새 테이블을 만듭니다."
|
||
},
|
||
"package": {
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||
"description": "Machine Learning",
|
||
"displayName": "Machine Learning",
|
||
"ml.command.dependencies": "Machine Learning 종속성 설치",
|
||
"ml.command.enableExternalScript": "외부 스크립트 사용",
|
||
"ml.command.importModel": "모델 가져오기",
|
||
"ml.command.manageLanguages": "외부 언어 관리",
|
||
"ml.command.manageModels": "모델 관리",
|
||
"ml.command.managePackages": "데이터베이스에서 패키지 관리",
|
||
"ml.command.predictModel": "예측 만들기",
|
||
"ml.configuration.title": "Machine Learning 구성",
|
||
"ml.enablePython.description": "데이터베이스에서 Python 패키지 관리를 사용하도록 설정합니다.",
|
||
"ml.enableR.description": "데이터베이스에서 R 패키지 관리를 사용하도록 설정합니다.",
|
||
"ml.pythonPath.description": "Machine Learning에서 사용하는 기존 Python 설치에 대한 로컬 경로입니다.",
|
||
"ml.rPath.description": "기계 학습에서 사용하는 기존 R 설치의 로컬 경로입니다.",
|
||
"title.configurations": "구성",
|
||
"title.documents": "문서",
|
||
"title.endpoints": "엔드포인트",
|
||
"title.tasks": "작업"
|
||
}
|
||
}
|
||
} |