translate: intermediate_source/dqn_with_rnn_tutorial.py 번역

[testofschool]

라이선스 동의

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관련 이슈 번호

이 Pull Request와 관련있는 이슈 번호를 적어주세요.

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• 이슈 번호: intermediate_source/dqn_with_rnn_tutorial.py 번역 #1113

PR 종류

이 PR에 해당되는 종류 앞의 [ ]을 [x]로 변경해주세요.

• 오탈자를 수정하거나 번역을 개선하는 기여
• 번역되지 않은 튜토리얼을 번역하는 기여
• 공식 튜토리얼 내용을 반영하는 기여
• 위 종류에 포함되지 않는 기여

PR 설명

이 PR로 무엇이 달라지는지 대략적으로 알려주세요.
intermediate_source/dqn_with_rnn_tutorial.py (순환 DQN: 순환 정책 학습하기) 문서를 한국어로 번역하였습니다.

[NamsanMan]

번역하시느라 고생 많으셨습니다.
읽는 사람 입장에서 보았을 때, 전반에 걸쳐 이해가 되기 쉽게 잘 번역하신 것 같습니다!

아래는 제가 수정을 제안드리고 싶은 내용을 정리해 보았습니다. 읽어보시고 참고하시면 좋을 것 같습니다.

line 79 "fork는 Google Colaboratory에서도 기본 spawn 메소드입니다."를 읽어보면 "spawn"이라는 단어를 사용하는 것보다 "fork는 Google Colaboratory에서도 기본 시작 방식입니다."와 같이 번역을 진행하는것이 더 이해하기 쉬울 것이라고 생각합니다. 원문의 의미를 살펴보면 원문이 전달하고자 하는 말은 "fork가 Colab의 기본 start 메소드"라는 의미에 가깝습니다. "spawn 메소드"라고 하면 "spawn"이라는 방식 자체와 혼동이 될 수 있다고 느껴집니다.

line 121 "single pixel-based instance"를 "단일 픽셀 기반 인스턴스"라고 번역한 것은 직역의 느낌이 강해서 의미가 혼동될 수 있을 것 같습니다. 여기서 말하는 "single pixel-based instance"는 "픽셀 관측을 사용하는 단일 환경 인스턴스"와 같은 의미인데, 현재의 표현은 "한개의 픽셀 기반 인스턴스"처럼 살짝 부자연스럽다는 느낌이 들었습니다.

line 329도 마찬가지로 원문의 직역 느낌이 강하다는 생각이 들었습니다. "입력 데이터가 순차적임을 가정하는 새 인스턴스"보다는 문맥을 고려하여 "입력 데이터를 순차 데이터로 처리하는 새 인스턴스"와 같은 의역으로 생각해보시는것은 어떤지 제안 드립니다. 원문에서 loss 계산 시 cuDNN 최적화를 위해 LSTM을 sequence 처리 모드로 사용한다는 맥락을 고려해 볼 때, "가정"이라는 단어 보다는 "처리"라는 단어를 이용하는게 핵심이라고 생각하기 때문입니다.

아래는 자잘한 제안 사항입니다.
line 123에서 "인스턴스 를 사용하여" -> "인스턴스를 사용하여" : 조사 앞 불필요한 띄어쓰기
line 181에서 "출력 을 크기" -> "출력을 크기": 조사 앞 불필요한 띄어쓰기
line 354에서 "인스턴스 를 사용하여" -> "인스턴스를 사용하여" : 조사 앞 불필요한 띄어쓰기

[testofschool]

번역하시느라 고생 많으셨습니다. 읽는 사람 입장에서 보았을 때, 전반에 걸쳐 이해가 되기 쉽게 잘 번역하신 것 같습니다!

아래는 제가 수정을 제안드리고 싶은 내용을 정리해 보았습니다. 읽어보시고 참고하시면 좋을 것 같습니다.

line 79 "fork는 Google Colaboratory에서도 기본 spawn 메소드입니다."를 읽어보면 "spawn"이라는 단어를 사용하는 것보다 "fork는 Google Colaboratory에서도 기본 시작 방식입니다."와 같이 번역을 진행하는것이 더 이해하기 쉬울 것이라고 생각합니다. 원문의 의미를 살펴보면 원문이 전달하고자 하는 말은 "fork가 Colab의 기본 start 메소드"라는 의미에 가깝습니다. "spawn 메소드"라고 하면 "spawn"이라는 방식 자체와 혼동이 될 수 있다고 느껴집니다.

line 121 "single pixel-based instance"를 "단일 픽셀 기반 인스턴스"라고 번역한 것은 직역의 느낌이 강해서 의미가 혼동될 수 있을 것 같습니다. 여기서 말하는 "single pixel-based instance"는 "픽셀 관측을 사용하는 단일 환경 인스턴스"와 같은 의미인데, 현재의 표현은 "한개의 픽셀 기반 인스턴스"처럼 살짝 부자연스럽다는 느낌이 들었습니다.

line 329도 마찬가지로 원문의 직역 느낌이 강하다는 생각이 들었습니다. "입력 데이터가 순차적임을 가정하는 새 인스턴스"보다는 문맥을 고려하여 "입력 데이터를 순차 데이터로 처리하는 새 인스턴스"와 같은 의역으로 생각해보시는것은 어떤지 제안 드립니다. 원문에서 loss 계산 시 cuDNN 최적화를 위해 LSTM을 sequence 처리 모드로 사용한다는 맥락을 고려해 볼 때, "가정"이라는 단어 보다는 "처리"라는 단어를 이용하는게 핵심이라고 생각하기 때문입니다.

아래는 자잘한 제안 사항입니다. line 123에서 "인스턴스 를 사용하여" -> "인스턴스를 사용하여" : 조사 앞 불필요한 띄어쓰기 line 181에서 "출력 을 크기" -> "출력을 크기": 조사 앞 불필요한 띄어쓰기 line 354에서 "인스턴스 를 사용하여" -> "인스턴스를 사용하여" : 조사 앞 불필요한 띄어쓰기

예리하시군요... 피드백 감사합니다 ㅠㅠ

[ehdtjr]

전반적으로 굉장히 잘 번역하신게 느껴집니다!
원문에도 영문이 다르게 작성되어있긴한데, 사용자의 가독성을 위해 같은 값을 한 문서 안에서 통일해서 표현하면 좋을듯하여 아래 간단한 수정사항을 제안드려봅니다. 참고만하셔도 좋을듯합니다.

365 row : 백만 -> 100만 (375 row와 의미상 동일)

[ptesogno]

Tensor는 번역하지 않는다는 용어 규칙이 있습니다(https://github.com/PyTorchKorea/tutorials-kr/blob/master/TRANSLATION_GUIDE.md). line 140에 '텐서(Tensor)' 로 번역하신 부분 수정 제안드립니다.

이외에는 이해하기 쉽게 잘 번역되었다고 느꼈습니다. 고생 많으셨습니다!

[testofschool]

전반적으로 굉장히 잘 번역하신게 느껴집니다! 원문에도 영문이 다르게 작성되어있긴한데, 사용자의 가독성을 위해 같은 값을 한 문서 안에서 통일해서 표현하면 좋을듯하여 아래 간단한 수정사항을 제안드려봅니다. 참고만하셔도 좋을듯합니다.

365 row : 백만 -> 100만 (375 row와 의미상 동일)

수정 완료 했습니다. 감사합니다 ㅎㅎ

[testofschool]

Tensor는 번역하지 않는다는 용어 규칙이 있습니다(https://github.com/PyTorchKorea/tutorials-kr/blob/master/TRANSLATION_GUIDE.md). line 140에 '텐서(Tensor)' 로 번역하신 부분 수정 제안드립니다.

이외에는 이해하기 쉽게 잘 번역되었다고 느꼈습니다. 고생 많으셨습니다!

예리하시군요.. 감사합니다!