en	You decided to train a model with the current configuration. As an effect, all options to edit the configuration have been temporarily removed or disabled to make sure the configuration you see is the same configuration the model uses. If you want to make changes to your configuration, you need to discard the current model first. If you discard your model, you can again perform any changes and train a new model based on the new configuration.
ar	لقد قررت تدريب نموذج باستخدام التكوين الحالي. ونتيجة لذلك، تمت إزالة جميع خيارات تعديل التكوين أو تعطيلها مؤقتًا للتأكد من أن التكوين الذي تراه هو نفس التكوين الذي يستخدمه النموذج. إذا كنت تريد إجراء تغييرات على التهيئة الخاصة بك، فعليك تجاهل النموذج الحالي أولاً. إذا تجاهلت النموذج الخاص بك، يمكنك إجراء أي تغييرات مرة أخرى وتدريب نموذج جديد بناءً على التكوين الجديد.

en	Discards the model, which gains you back your editing capabilities
ar	تخلص من النموذج، مما يكسبك قدرات التحرير الخاصة بك مرة أخرى

en	Discard
ar	تجاهل

en	Discard model
ar	نموذج الإهمال

en	Layer
ar	الطبقة

en	was deleted because no data could be assigned to it!
ar	تم حذفه لأنه لا يمكن تعيين أي بيانات له!

en	An input layer is a layer that just takes data provided from outside the network and passes it on to the next layer(s)
ar	طبقة الإدخال هي طبقة تأخذ فقط البيانات المقدمة من خارج الشبكة وتمررها إلى الطبقة (الطبقات) التالية

en	A dense layer, also called fully-connected layer, is a layer whose inside neurons connect to every neuron in the preceding layer.
ar	الطبقة الكثيفة، وتسمى أيضًا الطبقة المتصلة بالكامل، هي طبقة تتصل خلاياها العصبية الداخلية بكل خلية عصبية في الطبقة السابقة.

en	The selected layer can not be duplicated! Only a single output layer is currently supported!
ar	لا يمكن تكرار الطبقة المحددة! يتم دعم طبقة إخراج واحدة فقط في الوقت الحالي!

en	An output layer in this simulation is just a normal dense layer, additionally equipped with the ability to output the incoming data out of the network.
ar	طبقة الخرج في هذه المحاكاة هي مجرد طبقة كثيفة عادية، بالإضافة إلى أنها مزودة بالقدرة على إخراج البيانات الواردة من الشبكة.

en	Since the purpose if this layer is to output a classifiction, we should combine it with a softmax activation function in order to provide a probability distribution.
ar	ونظرًا لأن الغرض من هذه الطبقة هو إخراج تصنيف، يجب أن ندمجها مع دالة تنشيط softmax من أجل توفير توزيع احتمالي.

en	Get started
ar	ابدأ

en	Import JSON configuration
ar	استيراد تكوين JSON

en	Intermediate
ar	متوسط

en	Classification
ar	التصنيف

en	Feed Forward
ar	التغذية إلى الأمام

en	Boston House Pricing
ar	أسعار بوسطن هاوس بوسطن

en	Regression
ar	الانحدار

en	Create
ar	إنشاء

en	You can create a custom configuration by using the options in the corresponding right panels.
ar	يمكنك إنشاء تهيئة مخصصة باستخدام الخيارات الموجودة في اللوحات اليمنى المقابلة.

en	Settings
ar	الإعدادات

en	Configure which options the users of this widget are allowed to view and edit
ar	تهيئة الخيارات التي يُسمح لمستخدمي هذه الأداة بعرضها وتحريرها

en	Reset
ar	إعادة تعيين

en	Set to default
ar	تعيين إلى الوضع الافتراضي

en	Allow importing configurations
ar	السماح باستيراد التكوينات

en	Show recommendations
ar	عرض التوصيات

en	Allow exporting configurations
ar	السماح بتصدير التكوينات

en	Network
ar	الشبكة

en	Restrict layer types
ar	تقييد أنواع الطبقات

en	Allow dense layers
ar	السماح بطبقات كثيفة

en	Editing
ar	التحرير

en	Allow adding and removing layers
ar	السماح بإضافة طبقات وإزالتها

en	Allow editing layers
ar	السماح بتحرير الطبقات

en	Allow selecting the data flowing into input layers
ar	السماح بتحديد البيانات المتدفقة إلى طبقات الإدخال

en	Allow editing the number of neurons
ar	السماح بتحرير عدد الخلايا العصبية

en	Allow changing the activation function
ar	السماح بتغيير دالة التنشيط

en	Allow reconnecting the layers with each other
ar	السماح بإعادة توصيل الطبقات ببعضها البعض

en	Allow selecting a different data set
ar	السماح بتحديد مجموعة بيانات مختلفة

en	Allow managing (creating new and deleting) data sets
ar	السماح بإدارة (إنشاء مجموعات بيانات جديدة وحذف) مجموعات البيانات

en	Show plots
ar	عرض المخططات

en	Training
ar	التدريب

en	Allow editing hyperparameters
ar	السماح بتحرير المعلمات التشعبية

en	Allow editing the batch size
ar	السماح بتحرير حجم الدفعة

en	Allow editing the learning rate
ar	السماح بتحرير معدل التعلم

en	Allow editing the dropout rate
ar	السماح بتحرير معدل التسرب

en	Important info
ar	معلومات مهمة

en	Export
ar	التصدير

en	Export the current configuration to your local file system as a JSON file. Storing trained models is not supported.
ar	تصدير التكوين الحالي إلى نظام الملفات المحلي كملف JSON. تخزين النماذج المدربة غير مدعوم.

en	Keyboard shortcuts
ar	اختصارات لوحة المفاتيح

en	Deletes the currently selected layer
ar	حذف الطبقة المحددة حالياً

en	Duplicates the currently selected layer
ar	يكرر الطبقة المحددة حالياً

en	Moves the currently selected layer
ar	نقل الطبقة المحددة حالياً

en	Q & A
ar	سؤال وجواب

en	There are currently no help entries. If you publish the widget like this, the help section will be hidden.
ar	لا توجد حاليًا أي إدخالات مساعدة. إذا قمت بنشر الأداة هكذا، فسيتم إخفاء قسم المساعدة.

en	Update entry
ar	إدخال التحديث

en	Remove entry
ar	إزالة الإدخال

en	Title
ar	العنوان

en	Add entry
ar	إضافة إدخال

en	About this app
ar	نبذة عن هذا التطبيق

en	This app was developed by Christian Koch, a student at RWTH Aachen University, with support of Frederic Salmen and the chair i9 at RWTH Aachen University.
ar	تم تطوير هذا التطبيق من قبل كريستيان كوخ، وهو طالب في جامعة RWTH آخن، بدعم من فريدريك سالمين وكرسي i9 في جامعة RWTH آخن، وقد تم تطوير هذا التطبيق من قبل كريستيان كوخ.

en	About the developer
ar	نبذة عن المطور

en	License
ar	الترخيص

en	All third-party data sets have been published under public domain
ar	تم نشر جميع مجموعات بيانات الجهات الخارجية في المجال العام

en	Add layer
ar	إضافة طبقة

en	Drag a layer anywhere to place it on the canvas
ar	اسحب طبقة في أي مكان لوضعها على اللوحة القماشية

en	Output
ar	المخرجات

en	Clear
ar	واضح

en	Clear network
ar	شبكة واضحة

en	This will remove every layer from the network.
ar	سيؤدي ذلك إلى إزالة كل طبقة من الشبكة.

en	Your network currently contains
ar	تحتوي شبكتك حالياً على

en	layers
ar	الطبقات

en	Your network is currently empty.
ar	شبكتك فارغة حالياً.

en	You currently do not have an input layer. Drag one onto the canvas!
ar	ليس لديك حاليًا طبقة إدخال. اسحب واحدة على اللوحة

en	You currently do not have an output layer. Drag one onto the canvas!
ar	ليس لديك حاليًا طبقة إخراج. اسحب واحدة على اللوحة

en	Always make sure to connect your layers such that there is a path from your input layer(s) to your output layer! Therefore select a layer in the canvas and select its incoming or outgoing connections
ar	تأكد دائمًا من توصيل طبقاتك بحيث يكون هناك مسار من طبقة (طبقات) الإدخال إلى طبقة (طبقات) الإخراج! لذلك حدد طبقة في اللوحة وحدد وصلاتها الواردة والصادرة

en	Features
ar	الميزات

en	Label
ar	التسمية

en	View raw data
ar	عرض البيانات الأولية

en	Click on an feature pill above to see the relation between this feature and the label in a plot
ar	انقر على قرص الميزة أعلاه لرؤية العلاقة بين هذه الميزة والتسمية في الرسم البياني

en	plotted against
ar	مرسومة مقابل

en	Plots
ar	قطع الأراضي

en	The progress you made in creating your own data set was successfully restored!
ar	تمت استعادة التقدم الذي أحرزته في إنشاء مجموعة البيانات الخاصة بك بنجاح!

en	A data set with the same name already exists!
ar	مجموعة بيانات بنفس الاسم موجودة بالفعل!

en	The provided data does not match the required format! Please check again
ar	البيانات المقدمة لا تتطابق مع التنسيق المطلوب! يرجى التحقق مرة أخرى

en	A new data set was successfully created and automatically selected!
ar	تم إنشاء مجموعة بيانات جديدة بنجاح وتحديدها تلقائياً!

en	Create a new data set
ar	إنشاء مجموعة بيانات جديدة

en	Welcome
ar	أهلاً وسهلاً بك

en	This tour will guide you through creating your own data set in a few simple steps. Everything is stored automatically, so you can close this modal at any time and resume.
ar	سترشدك هذه الجولة خلال إنشاء مجموعة البيانات الخاصة بك في بضع خطوات بسيطة. يتم تخزين كل شيء تلقائيًا، لذا يمكنك إغلاق هذا النموذج في أي وقت واستئناف العمل.

en	General info about the data set
ar	معلومات عامة عن مجموعة البيانات

en	Choose a short but meaningful name for your data set and write a description.
ar	اختر اسماً قصيراً ولكن ذا معنى لمجموعة البيانات الخاصة بك واكتب وصفاً لها.

en	Name
ar	الاسم

en	Description
ar	الوصف

en	The Boston House Price data set involves the prediction of a house price in thousands of dollars given details of the house and its neighborhood.
ar	تتضمن مجموعة بيانات أسعار المنازل في بوسطن التنبؤ بسعر المنزل بآلاف الدولارات في ضوء تفاصيل المنزل والحي الذي يقع فيه.

en	Choose 'regression' if you want to predict continous values like house or gas prices
ar	اختر "الانحدار" إذا كنت تريد التنبؤ بقيم مستمرة مثل أسعار المنازل أو الغاز

en	Choose 'classification' if you want information about the affiliation of the feature(s) to a class (e.g. what animal can be seen in this image? A dog, cat or horse?)
ar	اختر "تصنيف" إذا كنت تريد معلومات حول انتماء الميزة (الميزات) إلى فئة (على سبيل المثال ما هو الحيوان الذي يمكن رؤيته في هذه الصورة؟ كلب أو قطة أو حصان؟)

en	Choose a type
ar	اختر نوعاً

en	Which data will be put into the neural network? Create arbitrary many features!
ar	ما هي البيانات التي سيتم وضعها في الشبكة العصبية؟ إنشاء العديد من الميزات التعسفية!

en	Key
ar	المفتاح

en	1-6 capital letters
ar	1-6 أحرف كبيرة

en	Weighted distances to five Boston employment centers
ar	المسافات المرجحة إلى خمسة مراكز توظيف في بوسطن

en	Remove feature
ar	إزالة الميزة

en	Add feature
ar	إضافة ميزة

en	What shall be the output of the network?
ar	ما هو ناتج الشبكة؟

en	Median value of owner-occupied homes in $1000s
ar	القيمة المتوسطة للمنازل التي يشغلها مالكوها بآلاف الدولارات

en	an integer
ar	عدد صحيح

en	Animal was detected as a horse
ar	تم الكشف عن الحيوان كحصان

en	Remove class
ar	إزالة الفصل

en	Add class
ar	إضافة فئة

en	You are nearly done
ar	لقد أوشكت على الانتهاء

en	Now add your data in the following format
ar	أضف الآن بياناتك بالصيغة التالية

en	Each row needs to represent one set containing the features and the label. Seperate items with a comma (spaces before and after the comma are okay). The single last item always represents the label while the items before it represent the features. Make sure to use only dots and no commas for floating point values. If you have data in CSV format, you can just paste it here but make sure to remove any comments.
ar	يجب أن يمثل كل صف مجموعة واحدة تحتوي على الميزات والتسمية. افصل العناصر بفاصلة (لا بأس بالمسافات قبل الفاصلة وبعدها). يمثل العنصر الأخير الوحيد دائمًا التسمية بينما تمثل العناصر التي تسبقها الميزات. تأكد من استخدام النقاط فقط ولا تستخدم فواصل لقيم النقاط العائمة. إذا كانت لديك بيانات بتنسيق CSV، يمكنك لصقها هنا ولكن تأكد من إزالة أي تعليقات.

en	Previous
ar	السابق

en	Next
ar	التالي

en	Validate and create
ar	التحقق من صحة وإنشاء

en	Manage data sets
ar	إدارة مجموعات البيانات

en	Currently selected
ar	محدد حالياً

en	Permanently delete data set
ar	حذف مجموعة البيانات نهائيًا

en	Select data set
ar	تحديد مجموعة البيانات

en	"Select a data set"
ar	"تحديد مجموعة بيانات"

en	Train
ar	القطار

en	Training completed!
ar	اكتمل التدريب!

en	Feel free to continue training your model for some additional epochs which might get you even better results!
ar	لا تتردد في مواصلة تدريب النموذج الخاص بك لبعض الحقب الإضافية التي قد تحصل على نتائج أفضل!

en	Epochs
ar	الحقب الزمنية

en	Number of iterations over the whole training data set
ar	عدد التكرارات على مجموعة البيانات التدريبية بأكملها

en	Run
ar	تشغيل

en	Train for 1 epoch
ar	تدريب لمدة 1 حقبة 1

en	Train for
ar	تدريب من أجل

en	epochs
ar	الحقب الزمنية

en	Epoch
ar	الحقبة الزمنية

en	Batch
ar	الدفعة

en	Metrics
ar	المقاييس

en	Loss: Categorical Crossentropy
ar	الخسارة: التقاطع الفئوي الفئوي

en	Accuracy: In what percentage of the tests was the right class predicted?
ar	الدقة: ما هي النسبة المئوية للاختبارات التي تم التنبؤ فيها بالفئة الصحيحة؟

en	Loss: Mean Squared Error
ar	الخسارة: متوسط الخطأ التربيعي

en	Error
ar	خطأ

en	What is the difference between the two lines in a graph?
ar	ما الفرق بين الخطين في التمثيل البياني؟

en	For val_..., the metric is calculated on the validation data set while for the data without val as a prefix the metric is calculated on the training data set. The metrics for the validation data set can be seen as more meaningful since this is the data the network does not 'know'.
ar	بالنسبة ل val_...، يتم حساب المقياس على مجموعة بيانات التحقق، بينما بالنسبة للبيانات التي لا تحتوي على val كبادئة، يتم حساب المقياس على مجموعة بيانات التدريب. يمكن النظر إلى مقاييس مجموعة بيانات التحقق من الصحة على أنها ذات مغزى أكبر لأن هذه هي البيانات التي لا "تعرفها" الشبكة.

en	Hyperparameters
ar	المعلمات الفائقة

en	Batch size
ar	حجم الدفعة

en	Learning rate
ar	معدل التعلم

en	Dropout rate
ar	معدل التسرب

en	Adjust the probability of neurons being deactivated during training
ar	ضبط احتمالية تعطيل الخلايا العصبية أثناء التدريب

en	Predict
ar	التنبؤ

en	Predicted label
ar	التسمية المتوقعة

en	with a probability of
ar	مع احتمال

en	Make another prediction
ar	قم بتوقع آخر

en	Actions
ar	الإجراءات

en	Duplicate
ar	مكررة

en	Delete
ar	حذف

en	Activation function
ar	وظيفة التفعيل

en	The selected activation applies to all neurons in this layer.
ar	ينطبق التنشيط المحدد على جميع الخلايا العصبية في هذه الطبقة.

en	After calculating a neuron's value by adding up its weighted input values and its bias:
ar	بعد حساب قيمة الخلية العصبية عن طريق جمع قيم مدخلاتها المرجحة وانحيازها:

en	Range of possible output values:
ar	نطاق قيم الإخراج الممكنة:

en	Neurons
ar	الخلايا العصبية

en	Remove
ar	إزالة

en	Add
ar	إضافة

en	neurons
ar	الخلايا العصبية

en	Update
ar	تحديث

en	Incoming connections
ar	الاتصالات الواردة

en	Select the layers that connect to this layer
ar	حدد الطبقات التي تتصل بهذه الطبقة

en	Assign feature to this layer. Hover over the feature keys in the opened dropdown menu for a description.
ar	تعيين ميزة لهذه الطبقة. مرر فوق مفاتيح الميزة في القائمة المنسدلة المفتوحة للحصول على وصف.

en	Outgoing connections
ar	الاتصالات الصادرة

en	Select the layers this layer connects to
ar	حدد الطبقات التي تتصل بها هذه الطبقة

en	Outgoing data
ar	البيانات الصادرة

en	Neuron
ar	نيورون

en	Corresponding layer:
ar	الطبقة المقابلة:

en	Assigned feature (input)
ar	الميزة المعينة (الإدخال)

en	Inputs
ar	المدخلات

en	- All neurons from
ar	- جميع الخلايا العصبية من

en	Label (output)
ar	التسمية (الإخراج)

en	Outputs
ar	المخرجات

en	Edge
ar	إيدج

en	Weight
ar	الوزن

en	Failed to enter fullscreen mode.
ar	فشل الدخول إلى وضع ملء الشاشة.

en	Loading
ar	التحميل

en	Per capita crime rate by town
ar	معدل الجريمة للفرد الواحد حسب المدينة

en	Proportion of residential land zoned for lots over 25,000 sq.ft.
ar	نسبة الأراضي السكنية المخصصة لقطع الأراضي السكنية التي تزيد مساحتها عن 25,000 قدم مربع.

en	Proportion of nonretail business acres per town
ar	نسبة الأفدنة التجارية غير البيع بالتجزئة لكل بلدة

en	Charles River dummy variable (= 1 if tract bounds river; 0 otherwise)
ar	المتغير الوهمي لنهر تشارلز (= 1 إذا كانت المسافة تحد النهر؛ 0 خلاف ذلك)

en	Nitric oxides concentration (parts per 10 million)
ar	تركيز أكاسيد النيتريك (جزء لكل 10 مليون)

en	Average number of rooms per dwelling
ar	متوسط عدد الغرف لكل مسكن

en	Proportion of owner-occupied units built prior to 1940
ar	نسبة الوحدات التي يشغلها مالكوها والتي تم بناؤها قبل عام 1940

en	Index of accessibility to radial highways
ar	مؤشر إمكانية الوصول إلى الطرق السريعة الشعاعية

en	Full-value property-tax rate per $10,000
ar	معدل ضريبة القيمة الكاملة للممتلكات لكل 10,000 دولار أمريكي

en	Pupil-teacher ratio by town
ar	نسبة التلاميذ إلى المعلمين حسب المدينة

en	1000(Bk – 0.63)^2 where Bk is the proportion of blacks by town
ar	1000(Bk - 0.63)^2 حيث Bk هي نسبة السود حسب البلدة

en	% lower status of the population
ar	النسبة المئوية للوضع الأدنى من السكان

en	Pima Indians Diabetes
ar	هنود البيما الهنود الحمر

en	The Pima Indians Diabetes data set involves predicting the onset of diabetes within 5 years in Pima Indians given medical details. It is a binary (2-class) classification problem. The number of observations for each class is not balanced. There are 768 observations with 8 input variables and 1 output variable. Missing values are believed to be encoded with zero values.
ar	تتضمن مجموعة بيانات مرض السكري لدى الهنود البيما الهنود التنبؤ بظهور مرض السكري في غضون 5 سنوات لدى الهنود البيما في ضوء التفاصيل الطبية. إنها مشكلة تصنيف ثنائي (فئتين). عدد الملاحظات لكل فئة غير متوازن. هناك 768 ملاحظة مع 8 متغيرات مدخلات ومتغير مخرجات واحد. يُعتقد أن القيم المفقودة يتم ترميزها بقيم صفرية.

en	Number of times pregnant
ar	عدد مرات الحمل

en	Plasma glucose concentration a 2 hours in an oral glucose tolerance test.
ar	تركيز الجلوكوز في البلازما بعد ساعتين في اختبار تحمل الجلوكوز الفموي.

en	Diastolic blood pressure (mm Hg)
ar	ضغط الدم الانبساطي (ملم زئبقي)

en	Triceps skinfold thickness (mm)
ar	سُمك طية الجلد ثلاثية الرؤوس (مم)

en	2-Hour serum insulin (mu U/ml)
ar	الأنسولين في المصل لمدة ساعتين (ميكرو وحدة/مل)

en	Body mass index (weight in kg/(height in m)^2)
ar	مؤشر كتلة الجسم (الوزن بالكيلوجرام/(الطول بالمتر)^2)

en	Diabetes pedigree function
ar	وظيفة نسب السكري

en	Age (years)
ar	العمر (بالسنوات)

en	Diabetes
ar	داء السكري

en	Toggle Menu
ar	تبديل القائمة

en	Zoom in
ar	تكبير الصورة

en	Zoom to network
ar	تكبير إلى الشبكة

en	Zoom out
ar	تصغير

en	Exit Fullscreen
ar	الخروج من ملء الشاشة الكاملة

en	Fullscreen
ar	ملء الشاشة

en	Start
ar	ابدأ

en	Data set
ar	مجموعة البيانات