Fix broken links in #1293

Author: mdlinville

content/ja/guides/core/reports/edit-a-report.md

@@ -342,7 +342,7 @@ report = wr.Report(project="report-editing")
 report.blocks = [
     wr.Video(url="https://www.youtube.com/embed/6riDJMI-Y8U"),
     wr.Twitter(
-        embed_html='<blockquote class="twitter-tweet"><p lang="en" dir="ltr">The voice of an angel, truly. <a href="https://twitter.com/hashtag/MassEffect?src=hash&amp;ref_src=twsrc%5Etfw">#MassEffect</a> <a href="https://t.co/nMev97Uw7F">pic.twitter.com/nMev97Uw7F</a></p>&mdash; Mass Effect (@masseffect) <a href="https://twitter.com/masseffect/status/1428748886655569924?ref_src=twsrc%5Etfw">August 20, 2021</a></blockquote>\n'
+        embed_html='<blockquote class="twitter-tweet"><p lang="en" dir="ltr">The voice of an angel, truly. <a href="https://x.com/hashtag/MassEffect?src=hash&amp;ref_src=twsrc%5Etfw">#MassEffect</a> <a href="https://x.com/masseffect/status/1428748886655569924">pic.twitter.com/nMev97Uw7F</a></p>&mdash; Mass Effect (@masseffect) <a href="https://x.com/masseffect/status/1428748886655569924?ref_src=twsrc%5Etfw">August 20, 2021</a></blockquote>\n'
     ),
 ]
 report.save()

content/ja/guides/hosting/monitoring-usage/audit-logging.md

@@ -96,7 +96,7 @@ Audit logs API に アクセスするために基本認証を API キーで使
 
 PII を除外するには、URL パラメータ `anonymize=true` を渡します。例えば、W&B インスタンスの URL が `https://mycompany.wandb.io` で、過去 1 週間のユーザー活動の監査ログを取得し、PII を除外したい場合、以下のような API エンドポイントを使用します：
 
-https://mycompany.wandb.io/admin/audit_logs?numDays=7&anonymize=true.
+`https://mycompany.wandb.io/admin/audit_logs?numDays=7&anonymize=true`.
 
 ## アクション
 この表は、W&B によって記録される可能性のあるアクションをアルファベット順で説明しています。

content/ja/launch/set-up-launch/setup-agent-advanced.md

@@ -102,7 +102,7 @@ builder:
   build-context-store: https://<storage-account-name>.blob.core.windows.net/<container-name>
 ```
 
-デフォルトの Azure 資格情報の設定方法については、[`azure-identity` ドキュメント](https://learn.microsoft.com/en-us/python/api/azure-identity/azure.identity.defaultazurecredential?view=azure-python) を参照してください。
+デフォルトの Azure 資格情報の設定方法については、[`azure-identity` ドキュメント](https://learn.microsoft.com/python/api/azure-identity/azure.identity.defaultazurecredential?view=azure-python) を参照してください。
 {{% /tab %}}
 {{< /tabpane >}}
 
@@ -157,7 +157,7 @@ artifactregistry.repositories.uploadArtifacts;
 {{% /tab %}}
 {{% tab "Azure" %}}
 
-Kaniko ビルダーを使用する場合は、[`AcrPush` ロール](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/container-registry/container-registry-roles?tabs=azure-cli#acrpush)を追加してください。
+Kaniko ビルダーを使用する場合は、[`AcrPush` ロール](https://learn.microsoft.com/azure/container-registry/container-registry-roles?tabs=azure-cli#acrpush)を追加してください。
 {{% /tab %}}
 {{< /tabpane >}}
 
@@ -202,7 +202,7 @@ storage.objects.get;
 {{% /tab %}}
 {{% tab "Azure" %}}
 
-Azure Blob Storage にビルドコンテキストをアップロードするためには、[Storage Blob Data Contributor](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/role-based-access-control/built-in-roles#storage-blob-data-contributor) ロールが必要です。
+Azure Blob Storage にビルドコンテキストをアップロードするためには、[Storage Blob Data Contributor](https://learn.microsoft.com/azure/role-based-access-control/built-in-roles#storage-blob-data-contributor) ロールが必要です。
 {{% /tab %}}
 {{< /tabpane >}}
 

content/ko/launch/set-up-launch/setup-agent-advanced.md

@@ -102,7 +102,7 @@ builder:
   build-context-store: https://<storage-account-name>.blob.core.windows.net/<container-name>
 ```
 
-기본 Azure 자격 증명을 구성하는 방법에 대한 자세한 내용은 [`azure-identity` 설명서](https://learn.microsoft.com/en-us/python/api/azure-identity/azure.identity.defaultazurecredential?view=azure-python)를 참조하세요.
+기본 Azure 자격 증명을 구성하는 방법에 대한 자세한 내용은 [`azure-identity` 설명서](https://learn.microsoft.com/python/api/azure-identity/azure.identity.defaultazurecredential?view=azure-python)를 참조하세요.
 {{% /tab %}}
 {{< /tabpane >}}
 
@@ -157,7 +157,7 @@ artifactregistry.repositories.uploadArtifacts;
 {{% /tab %}}
 {{% tab "Azure" %}}
 
-Kaniko 빌더를 사용하는 경우 [`AcrPush` 역할](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/container-registry/container-registry-roles?tabs=azure-cli#acrpush)을 추가합니다.
+Kaniko 빌더를 사용하는 경우 [`AcrPush` 역할](https://learn.microsoft.com/azure/container-registry/container-registry-roles?tabs=azure-cli#acrpush)을 추가합니다.
 {{% /tab %}}
 {{< /tabpane >}}
 
@@ -202,7 +202,7 @@ storage.objects.get;
 {{% /tab %}}
 {{% tab "Azure" %}}
 
-에이전트가 빌드 컨텍스트를 Azure Blob Storage에 업로드하려면 [Storage Blob Data Contributor](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/role-based-access-control/built-in-roles#storage-blob-data-contributor) 역할이 필요합니다.
+에이전트가 빌드 컨텍스트를 Azure Blob Storage에 업로드하려면 [Storage Blob Data Contributor](https://learn.microsoft.com/azure/role-based-access-control/built-in-roles#storage-blob-data-contributor) 역할이 필요합니다.
 {{% /tab %}}
 {{< /tabpane >}}
 

content/ko/ref/python/data-types/table.md

@@ -19,7 +19,7 @@ Table(
 기존 스프레드시트와 달리 Tables는 다양한 유형의 데이터를 지원합니다. 스칼라 값, 문자열, numpy 배열 및 `wandb.data_types.Media`의 대부분의 서브클래스가 해당됩니다.
 즉, 다른 기존 스칼라 값과 함께 `Images`, `Video`, `Audio` 및 기타 종류의 풍부하고 주석이 달린 미디어를 Tables에 직접 포함할 수 있습니다.
 
-이 클래스는 UI에서 Table Visualizer를 생성하는 데 사용되는 기본 클래스입니다. https://docs.wandb.ai/guides/data-vis/tables를 참조하세요.
+이 클래스는 UI에서 Table Visualizer를 생성하는 데 사용되는 기본 클래스입니다. https://docs.wandb.ai/guides/data-vis/tables/ 를 참조하세요.
 
 | 인수 |  |
 | :--- | :--- |

content/ko/ref/python/public-api/api.md

@@ -654,7 +654,7 @@ runs(
 예: `config.experiment_name`, `summary_metrics.loss` 등.
 
 더 복잡한 필터링을 위해 MongoDB 쿼리 연산자를 사용할 수 있습니다.
-자세한 내용은 https://docs.mongodb.com/manual/reference/operator/query를 참조하세요.
+자세한 내용은 https://docs.mongodb.com/manual/reference/operator/query/ 를 참조하세요.
 다음 작업이 지원됩니다.
 
 - `$and`

content/ko/support/kb-articles/wandb_status.md

@@ -11,4 +11,4 @@ type: docs
 url: /ko/support/:filename
 ---
 
-wandb.ai에 있는 W&B 멀티 테넌트 클라우드 에 장애가 발생했는지 확인하려면 https://status.wandb.com에 있는 W&B 상태 페이지를 방문하세요.
+wandb.ai에 있는 W&B 멀티 테넌트 클라우드 에 장애가 발생했는지 확인하려면 https://status.wandb.com 에 있는 W&B 상태 페이지를 방문하세요.

content/ko/tutorials/integration-tutorials/monai_3d_segmentation.md

@@ -200,7 +200,7 @@ val_transform = Compose(
 
 ### 데이터셋
 
-이 실험에 사용된 데이터셋은 http://medicaldecathlon.com/에서 가져온 것입니다. 다중 모드 다중 사이트 MRI 데이터(FLAIR, T1w, T1gd, T2w)를 사용하여 신경교종, 괴사성/활성 종양 및 부종을 분할합니다. 데이터셋은 750개의 4D 볼륨(484 트레이닝 + 266 테스트)으로 구성됩니다.
+이 실험에 사용된 데이터셋은 http://medicaldecathlon.com/ 에서 가져온 것입니다. 다중 모드 다중 사이트 MRI 데이터(FLAIR, T1w, T1gd, T2w)를 사용하여 신경교종, 괴사성/활성 종양 및 부종을 분할합니다. 데이터셋은 750개의 4D 볼륨(484 트레이닝 + 266 테스트)으로 구성됩니다.
 
 `DecathlonDataset`을 사용하여 데이터셋을 자동으로 다운로드하고 추출합니다. MONAI `CacheDataset`을 상속하여 `cache_num=N`을 설정하여 트레이닝을 위해 `N`개의 항목을 캐시하고 메모리 크기에 따라 유효성 검사를 위해 모든 항목을 캐시하는 기본 인수를 사용할 수 있습니다.