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.
cs	Rozhodli jste se trénovat model s aktuální konfigurací. V důsledku toho byly dočasně odstraněny nebo zakázány všechny možnosti úprav konfigurace, aby bylo zajištěno, že konfigurace, kterou vidíte, je stejná konfigurace, kterou model používá. Pokud chcete provést změny v konfiguraci, musíte nejprve aktuální model vyřadit. Pokud model zahodíte, můžete znovu provést veškeré změny a trénovat nový model na základě nové konfigurace.

en	Discards the model, which gains you back your editing capabilities
cs	Odloží model, čímž získáte zpět své možnosti úprav.

en	Discard
cs	Vyřazení

en	Discard model
cs	Model vyřazení

en	Layer
cs	Vrstva

en	was deleted because no data could be assigned to it!
cs	byl smazán, protože mu nebylo možné přiřadit žádná data!

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)
cs	Vstupní vrstva je vrstva, která pouze přijímá data dodaná zvenčí a předává je další vrstvě (vrstvám).

en	A dense layer, also called fully-connected layer, is a layer whose inside neurons connect to every neuron in the preceding layer.
cs	Hustá vrstva, nazývaná také plně propojená vrstva, je vrstva, jejíž vnitřní neurony jsou propojeny s každým neuronem v předchozí vrstvě.

en	The selected layer can not be duplicated! Only a single output layer is currently supported!
cs	Vybranou vrstvu nelze duplikovat! V současné době je podporována pouze jedna výstupní vrstva!

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.
cs	Výstupní vrstva je v této simulaci běžná hustá vrstva, navíc vybavená schopností vyvést příchozí data ze sítě.

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.
cs	Protože účelem této vrstvy je vytvořit klasifikaci, měli bychom ji spojit s aktivační funkcí softmax, abychom získali pravděpodobnostní rozdělení.

en	Get started
cs	Začněte

en	Import JSON configuration
cs	Import konfigurace JSON

en	Intermediate
cs	Středně pokročilý

en	Classification
cs	Klasifikace

en	Feed Forward

en	Boston House Pricing
cs	Boston House Ceny

en	Regression
cs	Regrese

en	Create
cs	Vytvořit

en	You can create a custom configuration by using the options in the corresponding right panels.
cs	Vlastní konfiguraci můžete vytvořit pomocí možností v příslušných pravých panelech.

en	Settings
cs	Nastavení

en	Configure which options the users of this widget are allowed to view and edit
cs	Konfigurace možností, které mohou uživatelé tohoto widgetu zobrazovat a upravovat.

en	Reset
cs	Obnovení

en	Set to default
cs	Nastavení na výchozí hodnotu

en	Allow importing configurations
cs	Povolit import konfigurací

en	Show recommendations
cs	Zobrazit doporučení

en	Allow exporting configurations
cs	Povolení exportu konfigurací

en	Network
cs	Síť

en	Restrict layer types
cs	Omezení typů vrstev

en	Allow dense layers
cs	Povolit husté vrstvy

en	Editing
cs	Úpravy

en	Allow adding and removing layers
cs	Umožňuje přidávání a odebírání vrstev

en	Allow editing layers
cs	Povolení úprav vrstev

en	Allow selecting the data flowing into input layers
cs	Umožnit výběr dat proudících do vstupních vrstev

en	Allow editing the number of neurons
cs	Umožňuje upravovat počet neuronů

en	Allow changing the activation function
cs	Umožňuje změnu aktivační funkce

en	Allow reconnecting the layers with each other
cs	Umožnit opětovné propojení vrstev mezi sebou.

en	Allow selecting a different data set
cs	Umožnit výběr jiné sady dat

en	Allow managing (creating new and deleting) data sets
cs	Umožnit správu (vytváření nových a mazání) datových sad.

en	Show plots
cs	Zobrazit pozemky

en	Training
cs	Školení

en	Allow editing hyperparameters
cs	Povolit úpravu hyperparametrů

en	Allow editing the batch size
cs	Povolit úpravu velikosti dávky

en	Allow editing the learning rate
cs	Umožňuje upravovat rychlost učení

en	Allow editing the dropout rate
cs	Umožňuje upravovat míru předčasného ukončení studia

en	Important info
cs	Důležité informace

en	Export

en	Export the current configuration to your local file system as a JSON file. Storing trained models is not supported.
cs	Exportovat aktuální konfiguraci do místního souborového systému jako soubor JSON. Ukládání natrénovaných modelů není podporováno.

en	Keyboard shortcuts
cs	Klávesové zkratky

en	Deletes the currently selected layer
cs	Odstraní aktuálně vybranou vrstvu

en	Duplicates the currently selected layer
cs	Duplikuje aktuálně vybranou vrstvu

en	Moves the currently selected layer
cs	Přesune aktuálně vybranou vrstvu

en	Q & A
cs	OTÁZKY A ODPOVĚDI

en	There are currently no help entries. If you publish the widget like this, the help section will be hidden.
cs	V současné době nejsou k dispozici žádné položky nápovědy. Pokud widget takto publikujete, sekce nápovědy se skryje.

en	Update entry
cs	Aktualizace záznamu

en	Remove entry
cs	Odstranění položky

en	Title
cs	Název

en	Add entry
cs	Přidat položku

en	About this app
cs	O této aplikaci

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.
cs	Tuto aplikaci vyvinul Christian Koch, student RWTH Aachen University, s podporou Frederica Salmena a katedry i9 na RWTH Aachen University.

en	About the developer
cs	O vývojáři

en	License
cs	Licence

en	All third-party data sets have been published under public domain
cs	Všechny datové soubory třetích stran byly zveřejněny jako veřejně přístupné.

en	Add layer
cs	Přidat vrstvu

en	Drag a layer anywhere to place it on the canvas
cs	Přetažením vrstvy kamkoli ji umístíte na plátno.

en	Output
cs	Výstup

en	Clear
cs	Přehledně

en	Clear network
cs	Přehledná síť

en	This will remove every layer from the network.
cs	Tím se ze sítě odstraní všechny vrstvy.

en	Your network currently contains
cs	Vaše síť v současné době obsahuje

en	layers
cs	vrstvy

en	Your network is currently empty.
cs	Vaše síť je momentálně prázdná.

en	You currently do not have an input layer. Drag one onto the canvas!
cs	V současné době nemáte vstupní vrstvu. Přetáhněte ji na plátno!

en	You currently do not have an output layer. Drag one onto the canvas!
cs	V současné době nemáte výstupní vrstvu. Přetáhněte ji na plátno!

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
cs	Vždy dbejte na to, abyste vrstvy propojili tak, aby ze vstupní vrstvy (vrstev) vedla cesta do výstupní vrstvy! Proto vyberte vrstvu na plátně a vyberte její vstupní nebo výstupní připojení.

en	Features
cs	Funkce

en	Label
cs	Štítek

en	View raw data
cs	Zobrazit nezpracovaná data

en	Click on an feature pill above to see the relation between this feature and the label in a plot
cs	Chcete-li zobrazit vztah mezi tímto prvkem a jeho označením v grafu, klikněte na výše uvedenou pilulku prvku.

en	plotted against
cs	vynesené proti

en	Plots
cs	Pozemky

en	The progress you made in creating your own data set was successfully restored!
cs	Pokrok, kterého jste dosáhli při vytváření vlastní datové sady, byl úspěšně obnoven!

en	A data set with the same name already exists!
cs	Datová sada se stejným názvem již existuje!

en	The provided data does not match the required format! Please check again
cs	Zadaná data neodpovídají požadovanému formátu! Zkontrolujte to prosím znovu

en	A new data set was successfully created and automatically selected!
cs	Nová datová sada byla úspěšně vytvořena a automaticky vybrána!

en	Create a new data set
cs	Vytvoření nové datové sady

en	Welcome
cs	Vítejte na

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.
cs	Tento průvodce vás v několika jednoduchých krocích provede vytvořením vlastní datové sady. Vše se ukládá automaticky, takže tento modal můžete kdykoli zavřít a pokračovat.

en	General info about the data set
cs	Obecné informace o souboru dat

en	Choose a short but meaningful name for your data set and write a description.
cs	Zvolte pro svůj soubor dat krátký, ale výstižný název a napište popis.

en	Name
cs	Název

en	Description
cs	Popis

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.
cs	Soubor dat o cenách domů v Bostonu zahrnuje předpověď ceny domu v tisících dolarů na základě podrobností o domě a jeho okolí.

en	Choose 'regression' if you want to predict continous values like house or gas prices
cs	Pokud chcete předpovídat kontinuální hodnoty, například ceny domů nebo plynu, zvolte možnost "regrese".

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?)
cs	Pokud chcete získat informace o příslušnosti prvku (prvků) k určité třídě (např. jaké zvíře je na obrázku vidět? Pes, kočka nebo kůň?), vyberte možnost "klasifikace".

en	Choose a type
cs	Vyberte si typ

en	Which data will be put into the neural network? Create arbitrary many features!
cs	Jaká data budou vložena do neuronové sítě? Vytvořte libovolné množství funkcí!

en	Key
cs	Klíč

en	1-6 capital letters
cs	1-6 velkých písmen

en	Weighted distances to five Boston employment centers
cs	Vážené vzdálenosti do pěti bostonských center zaměstnanosti

en	Remove feature
cs	Odstranění funkce

en	Add feature
cs	Přidat funkci

en	What shall be the output of the network?
cs	Jaký bude výstup sítě?

en	Median value of owner-occupied homes in $1000s
cs	Mediánová hodnota obydlí obývaných vlastníky v 1000 dolarech

en	an integer
cs	celé číslo

en	Animal was detected as a horse
cs	Zvíře bylo zjištěno jako kůň

en	Remove class
cs	Odstranění třídy

en	Add class
cs	Přidat třídu

en	You are nearly done
cs	Jste téměř hotovi

en	Now add your data in the following format
cs	Nyní přidejte data v následujícím formátu

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.
cs	Každý řádek musí představovat jednu sadu obsahující prvky a označení. Položky oddělte čárkou (mezery před a za čárkou jsou v pořádku). Poslední položka vždy představuje popisek, zatímco položky před ní představují vlastnosti. Ujistěte se, že pro hodnoty s pohyblivou řádovou čárkou používáte pouze tečky a žádné čárky. Pokud máte data ve formátu CSV, můžete je sem jednoduše vložit, ale nezapomeňte odstranit všechny komentáře.

en	Previous
cs	Předchozí

en	Next
cs	Další

en	Validate and create
cs	Ověřit a vytvořit

en	Manage data sets
cs	Správa datových sad

en	Currently selected
cs	Aktuálně vybráno

en	Permanently delete data set
cs	Trvalé odstranění sady dat

en	Select data set
cs	Výběr datové sady

en	"Select a data set"
cs	"Vybrat datovou sadu"

en	Train
cs	Vlak

en	Training completed!
cs	Školení dokončeno!

en	Feel free to continue training your model for some additional epochs which might get you even better results!
cs	Nebojte se pokračovat v tréninku modelu po několik dalších epoch, což vám může přinést ještě lepší výsledky!

en	Epochs
cs	Epochy

en	Number of iterations over the whole training data set
cs	Počet iterací nad celou sadou trénovacích dat

en	Run
cs	Spustit

en	Train for 1 epoch
cs	Trénink po dobu 1 epochy

en	Train for
cs	Vlak pro

en	epochs
cs	epochy

en	Epoch
cs	Epocha

en	Batch
cs	Dávka

en	Metrics
cs	Metriky

en	Loss: Categorical Crossentropy
cs	Ztráta: Kategoriální křížová entropie

en	Accuracy: In what percentage of the tests was the right class predicted?
cs	Přesnost: V kolika procentech testů byla předpovězena správná třída?

en	Loss: Mean Squared Error
cs	Ztráta: střední kvadratická chyba

en	Error
cs	Chyba

en	What is the difference between the two lines in a graph?
cs	Jaký je rozdíl mezi dvěma přímkami v grafu?

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'.
cs	Pro val_... se metrika počítá na souboru validačních dat, zatímco pro data bez předpony val se metrika počítá na souboru trénovacích dat. Metriky pro validační datovou sadu lze považovat za smysluplnější, protože se jedná o data, která síť "nezná".

en	Hyperparameters
cs	Hyperparametry

en	Batch size
cs	Velikost dávky

en	Learning rate
cs	Rychlost učení

en	Dropout rate
cs	Míra předčasného ukončení studia

en	Adjust the probability of neurons being deactivated during training
cs	Nastavení pravděpodobnosti deaktivace neuronů během tréninku

en	Predict
cs	Předpovídat

en	Predicted label
cs	Předpokládané označení

en	with a probability of
cs	s pravděpodobností

en	Make another prediction
cs	Proveďte další předpověď

en	Actions
cs	Akce

en	Duplicate
cs	Duplikát

en	Delete
cs	Odstranit

en	Activation function
cs	Aktivační funkce

en	The selected activation applies to all neurons in this layer.
cs	Zvolená aktivace se vztahuje na všechny neurony v této vrstvě.

en	After calculating a neuron's value by adding up its weighted input values and its bias:
cs	Po výpočtu hodnoty neuronu sečtením jeho vážených vstupních hodnot a jeho zkreslení:

en	Range of possible output values:
cs	Rozsah možných výstupních hodnot:

en	Neurons
cs	Neurony

en	Remove
cs	Odstranění stránky

en	Add
cs	Přidat

en	neurons
cs	neurony

en	Update
cs	Aktualizace

en	Incoming connections
cs	Příchozí spojení

en	Select the layers that connect to this layer
cs	Vyberte vrstvy, které se k této vrstvě připojují

en	Assign feature to this layer. Hover over the feature keys in the opened dropdown menu for a description.
cs	Přiřazení funkce k této vrstvě. Najeďte na tlačítka prvků v otevřeném rozbalovacím menu a zobrazí se jejich popis.

en	Outgoing connections
cs	Odchozí připojení

en	Select the layers this layer connects to
cs	Vyberte vrstvy, ke kterým se tato vrstva připojuje

en	Outgoing data
cs	Odchozí data

en	Neuron

en	Corresponding layer:
cs	Korespondující vrstva:

en	Assigned feature (input)
cs	Přiřazená funkce (vstup)

en	Inputs
cs	Vstupy

en	- All neurons from
cs	- Všechny neurony z

en	Label (output)
cs	Štítek (výstup)

en	Outputs
cs	Výstupy

en	Edge
cs	Hrana

en	Weight
cs	Hmotnost

en	Failed to enter fullscreen mode.
cs	Nepodařilo se přejít do celoobrazovkového režimu.

en	Loading
cs	Načítání

en	Per capita crime rate by town
cs	Míra kriminality na obyvatele podle měst

en	Proportion of residential land zoned for lots over 25,000 sq.ft.
cs	Podíl pozemků pro bydlení s plochou nad 25 000 m2.

en	Proportion of nonretail business acres per town
cs	Podíl nemaloobchodních podnikatelských ploch na město

en	Charles River dummy variable (= 1 if tract bounds river; 0 otherwise)
cs	Charles River dummy proměnná (= 1, pokud trakt hraničí s řekou; 0 v opačném případě)

en	Nitric oxides concentration (parts per 10 million)
cs	Koncentrace oxidů dusíku (částic na 10 milionů)

en	Average number of rooms per dwelling
cs	Průměrný počet pokojů na obydlí

en	Proportion of owner-occupied units built prior to 1940
cs	Podíl vlastnicky obývaných bytů postavených před rokem 1940

en	Index of accessibility to radial highways
cs	Index dostupnosti radiálních dálnic

en	Full-value property-tax rate per $10,000
cs	Sazba daně z nemovitosti v plné hodnotě na 10 000 USD

en	Pupil-teacher ratio by town
cs	Poměr žáků na učitele podle měst

en	1000(Bk – 0.63)^2 where Bk is the proportion of blacks by town
cs	1000(Bk - 0,63)^2, kde Bk je podíl černochů v jednotlivých městech.

en	% lower status of the population
cs	% nižší stav obyvatelstva

en	Pima Indians Diabetes
cs	Diabetes u indiánů kmene Pima

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.
cs	Datový soubor Pima Indians Diabetes zahrnuje předpověď výskytu cukrovky do 5 let u indiánů kmene Pima s danými zdravotními údaji. Jedná se o binární (dvoutřídní) klasifikační problém. Počet pozorování pro každou třídu není vyrovnaný. Existuje 768 pozorování s 8 vstupními proměnnými a 1 výstupní proměnnou. Předpokládá se, že chybějící hodnoty jsou zakódovány nulovými hodnotami.

en	Number of times pregnant
cs	Počet těhotenství

en	Plasma glucose concentration a 2 hours in an oral glucose tolerance test.
cs	Koncentrace glukózy v plazmě za 2 hodiny při perorálním glukózovém tolerančním testu.

en	Diastolic blood pressure (mm Hg)
cs	Diastolický krevní tlak (mm Hg)

en	Triceps skinfold thickness (mm)
cs	Tloušťka kožní řasy tricepsu (mm)

en	2-Hour serum insulin (mu U/ml)
cs	2hodinový inzulín v séru (mu U/ml)

en	Body mass index (weight in kg/(height in m)^2)
cs	Index tělesné hmotnosti (hmotnost v kg/(výška v m)^2)

en	Diabetes pedigree function
cs	Funkce rodokmenu cukrovky

en	Age (years)
cs	Věk (v letech)

en	Diabetes

en	Toggle Menu
cs	Přepínání menu

en	Zoom in
cs	Přiblížení

en	Zoom to network
cs	Přiblížení k síti

en	Zoom out
cs	Zvětšení

en	Exit Fullscreen
cs	Ukončení zobrazení na celou obrazovku

en	Fullscreen
cs	Celá obrazovka

en	Start

en	Data set
cs	Soubor dat