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.
el	Αποφασίσατε να εκπαιδεύσετε ένα μοντέλο με την τρέχουσα διαμόρφωση. Ως αποτέλεσμα, όλες οι επιλογές για την επεξεργασία της διαμόρφωσης έχουν προσωρινά αφαιρεθεί ή απενεργοποιηθεί για να βεβαιωθείτε ότι η διαμόρφωση που βλέπετε είναι η ίδια διαμόρφωση που χρησιμοποιεί το μοντέλο. Αν θέλετε να κάνετε αλλαγές στη διαμόρφωση, πρέπει πρώτα να απορρίψετε το τρέχον μοντέλο. Εάν απορρίψετε το μοντέλο σας, μπορείτε να εκτελέσετε ξανά οποιεσδήποτε αλλαγές και να εκπαιδεύσετε ένα νέο μοντέλο με βάση τη νέα διαμόρφωση.

en	Discards the model, which gains you back your editing capabilities
el	Απορρίπτει το μοντέλο, το οποίο σας δίνει πίσω τις δυνατότητες επεξεργασίας σας

en	Discard
el	Απορρίψτε το

en	Discard model
el	Απορρίψτε το μοντέλο

en	Layer
el	Στρώμα

en	was deleted because no data could be assigned to it!
el	διαγράφηκε επειδή δεν μπορούσαν να του ανατεθούν δεδομένα!

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)
el	Ένα επίπεδο εισόδου είναι ένα επίπεδο που απλώς λαμβάνει δεδομένα που παρέχονται από το εξωτερικό του δικτύου και τα μεταβιβάζει στο επόμενο(α) επίπεδο(α).

en	A dense layer, also called fully-connected layer, is a layer whose inside neurons connect to every neuron in the preceding layer.
el	Ένα πυκνό στρώμα, που ονομάζεται επίσης πλήρως συνδεδεμένο στρώμα, είναι ένα στρώμα του οποίου οι εσωτερικοί νευρώνες συνδέονται με κάθε νευρώνα στο προηγούμενο στρώμα.

en	The selected layer can not be duplicated! Only a single output layer is currently supported!
el	Η επιλεγμένη στρώση δεν μπορεί να αντιγραφεί! Προς το παρόν υποστηρίζεται μόνο ένα στρώμα εξόδου!

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.
el	Ένα στρώμα εξόδου σε αυτή την προσομοίωση είναι απλώς ένα κανονικό πυκνό στρώμα, επιπλέον εξοπλισμένο με την ικανότητα να εξάγει τα εισερχόμενα δεδομένα από το δίκτυο.

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.
el	Δεδομένου ότι ο σκοπός αυτού του επιπέδου είναι να εξάγει μια ταξινόμηση, θα πρέπει να το συνδυάσουμε με μια συνάρτηση ενεργοποίησης softmax για να δώσουμε μια κατανομή πιθανοτήτων.

en	Get started
el	Ξεκινήστε

en	Import JSON configuration
el	Εισαγωγή ρυθμίσεων JSON

en	Intermediate
el	Ενδιάμεσο

en	Classification
el	Ταξινόμηση

en	Feed Forward

en	Boston House Pricing
el	Τιμολόγηση Boston House

en	Regression
el	Παλινδρόμηση

en	Create
el	Δημιουργία

en	You can create a custom configuration by using the options in the corresponding right panels.
el	Μπορείτε να δημιουργήσετε μια προσαρμοσμένη διαμόρφωση χρησιμοποιώντας τις επιλογές στα αντίστοιχα δεξιά πλαίσια.

en	Settings
el	Ρυθμίσεις

en	Configure which options the users of this widget are allowed to view and edit
el	Ρυθμίστε ποιες επιλογές επιτρέπεται να βλέπουν και να επεξεργάζονται οι χρήστες αυτού του widget.

en	Reset
el	Επαναφορά

en	Set to default
el	Ρύθμιση στην προεπιλογή

en	Allow importing configurations
el	Επιτρέψτε την εισαγωγή διαμορφώσεων

en	Show recommendations
el	Εμφάνιση συστάσεων

en	Allow exporting configurations
el	Επιτρέψτε την εξαγωγή διαμορφώσεων

en	Network
el	Δίκτυο

en	Restrict layer types
el	Περιορισμός τύπων στρώματος

en	Allow dense layers
el	Επιτρέπει πυκνά στρώματα

en	Editing
el	Επεξεργασία

en	Allow adding and removing layers
el	Επιτρέπει την προσθήκη και αφαίρεση στρωμάτων

en	Allow editing layers
el	Επιτρέψτε την επεξεργασία στρωμάτων

en	Allow selecting the data flowing into input layers
el	Επιτρέπει την επιλογή των δεδομένων που εισέρχονται στα στρώματα εισόδου

en	Allow editing the number of neurons
el	Επιτρέπει την επεξεργασία του αριθμού των νευρώνων

en	Allow changing the activation function
el	Επιτρέπει την αλλαγή της συνάρτησης ενεργοποίησης

en	Allow reconnecting the layers with each other
el	Επιτρέπει την επανασύνδεση των στρωμάτων μεταξύ τους

en	Allow selecting a different data set
el	Επιτρέπει την επιλογή διαφορετικού συνόλου δεδομένων

en	Allow managing (creating new and deleting) data sets
el	Να επιτρέπει τη διαχείριση (δημιουργία νέων και διαγραφή) συνόλων δεδομένων

en	Show plots
el	Εμφάνιση διαγραμμάτων

en	Training
el	Εκπαίδευση

en	Allow editing hyperparameters
el	Επιτρέπει την επεξεργασία υπερπαραμέτρων

en	Allow editing the batch size
el	Επιτρέπει την επεξεργασία του μεγέθους της παρτίδας

en	Allow editing the learning rate
el	Επιτρέπει την επεξεργασία του ρυθμού εκμάθησης

en	Allow editing the dropout rate
el	Επιτρέπει την επεξεργασία του ποσοστού εγκατάλειψης

en	Important info
el	Σημαντικές πληροφορίες

en	Export
el	Εξαγωγή

en	Export the current configuration to your local file system as a JSON file. Storing trained models is not supported.
el	Εξαγωγή της τρέχουσας διαμόρφωσης στο τοπικό σας σύστημα αρχείων ως αρχείο JSON. Η αποθήκευση εκπαιδευμένων μοντέλων δεν υποστηρίζεται.

en	Keyboard shortcuts
el	Συντομεύσεις πληκτρολογίου

en	Deletes the currently selected layer
el	Διαγράφει το τρέχον επιλεγμένο επίπεδο

en	Duplicates the currently selected layer
el	Διπλασιάζει το τρέχον επιλεγμένο επίπεδο

en	Moves the currently selected layer
el	Μετακινεί το τρέχον επιλεγμένο επίπεδο

en	Q & A

en	There are currently no help entries. If you publish the widget like this, the help section will be hidden.
el	Προς το παρόν δεν υπάρχουν καταχωρήσεις βοήθειας. Αν δημοσιεύσετε το widget με αυτόν τον τρόπο, η ενότητα βοήθειας θα είναι κρυμμένη.

en	Update entry
el	Καταχώρηση ενημέρωσης

en	Remove entry
el	Αφαίρεση καταχώρησης

en	Title
el	Τίτλος

en	Add entry
el	Προσθήκη καταχώρησης

en	About this app
el	Σχετικά με αυτή την εφαρμογή

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.
el	Αυτή η εφαρμογή αναπτύχθηκε από τον Christian Koch, φοιτητή στο Πανεπιστήμιο RWTH Aachen, με την υποστήριξη του Frederic Salmen και της έδρας i9 στο Πανεπιστήμιο RWTH Aachen.

en	About the developer
el	Σχετικά με τον προγραμματιστή

en	License
el	Άδεια

en	All third-party data sets have been published under public domain
el	Όλα τα σύνολα δεδομένων τρίτων έχουν δημοσιευθεί υπό καθεστώς δημόσιας ιδιοκτησίας.

en	Add layer
el	Προσθήκη στρώματος

en	Drag a layer anywhere to place it on the canvas
el	Σύρετε ένα επίπεδο οπουδήποτε για να το τοποθετήσετε στον καμβά

en	Output
el	Έξοδος

en	Clear
el	Σαφής

en	Clear network
el	Καθαρό δίκτυο

en	This will remove every layer from the network.
el	Αυτό θα αφαιρέσει κάθε επίπεδο από το δίκτυο.

en	Your network currently contains
el	Το δίκτυό σας περιέχει επί του παρόντος

en	layers
el	στρώματα

en	Your network is currently empty.
el	Το δίκτυό σας είναι προς το παρόν άδειο.

en	You currently do not have an input layer. Drag one onto the canvas!
el	Προς το παρόν δεν έχετε στρώμα εισόδου. Σύρετε ένα στον καμβά!

en	You currently do not have an output layer. Drag one onto the canvas!
el	Προς το παρόν δεν έχετε στρώμα εξόδου. Σύρετε ένα στον καμβά!

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
el	Φροντίζετε πάντα να συνδέετε τα στρώματά σας έτσι ώστε να υπάρχει διαδρομή από το στρώμα εισόδου στο στρώμα εξόδου! Επομένως, επιλέξτε ένα επίπεδο στον καμβά και επιλέξτε τις εισερχόμενες ή εξερχόμενες συνδέσεις του

en	Features
el	Χαρακτηριστικά

en	Label
el	Ετικέτα

en	View raw data
el	Προβολή ακατέργαστων δεδομένων

en	Click on an feature pill above to see the relation between this feature and the label in a plot
el	Κάντε κλικ σε ένα χαρακτηριστικό χάπι παραπάνω για να δείτε τη σχέση μεταξύ αυτού του χαρακτηριστικού και της ετικέτας σε ένα γράφημα.

en	plotted against
el	σε συνάρτηση με

en	Plots
el	Οικόπεδα

en	The progress you made in creating your own data set was successfully restored!
el	Η πρόοδος που κάνατε στη δημιουργία του δικού σας συνόλου δεδομένων αποκαταστάθηκε με επιτυχία!

en	A data set with the same name already exists!
el	Ένα σύνολο δεδομένων με το ίδιο όνομα υπάρχει ήδη!

en	The provided data does not match the required format! Please check again
el	Τα παρεχόμενα δεδομένα δεν αντιστοιχούν στην απαιτούμενη μορφή! Παρακαλώ ελέγξτε ξανά

en	A new data set was successfully created and automatically selected!
el	Ένα νέο σύνολο δεδομένων δημιουργήθηκε με επιτυχία και επιλέχθηκε αυτόματα!

en	Create a new data set
el	Δημιουργία νέου συνόλου δεδομένων

en	Welcome
el	Καλώς ήρθατε

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.
el	Αυτή η ξενάγηση θα σας καθοδηγήσει στη δημιουργία του δικού σας συνόλου δεδομένων με μερικά απλά βήματα. Τα πάντα αποθηκεύονται αυτόματα, οπότε μπορείτε να κλείσετε αυτό το modal ανά πάσα στιγμή και να συνεχίσετε.

en	General info about the data set
el	Γενικές πληροφορίες για το σύνολο δεδομένων

en	Choose a short but meaningful name for your data set and write a description.
el	Επιλέξτε ένα σύντομο αλλά ουσιαστικό όνομα για το σύνολο δεδομένων σας και γράψτε μια περιγραφή.

en	Name
el	Όνομα

en	Description
el	Περιγραφή

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.
el	Το σετ δεδομένων Boston House Price περιλαμβάνει την πρόβλεψη της τιμής ενός σπιτιού σε χιλιάδες δολάρια, δεδομένων των λεπτομερειών του σπιτιού και της γειτονιάς του.

en	Choose 'regression' if you want to predict continous values like house or gas prices
el	Επιλέξτε 'παλινδρόμηση' αν θέλετε να προβλέψετε συνεχείς τιμές όπως οι τιμές των σπιτιών ή της βενζίνης.

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?)
el	Επιλέξτε "ταξινόμηση" αν θέλετε πληροφορίες σχετικά με την υπαγωγή του χαρακτηριστικού (των χαρακτηριστικών) σε μια κατηγορία (π.χ. τι ζώο μπορεί να δει κανείς σε αυτή την εικόνα; Σκύλος, γάτα ή άλογο;)

en	Choose a type
el	Επιλέξτε έναν τύπο

en	Which data will be put into the neural network? Create arbitrary many features!
el	Ποια δεδομένα θα εισαχθούν στο νευρωνικό δίκτυο; Δημιουργήστε αυθαίρετα πολλά χαρακτηριστικά!

en	Key
el	Βασικό

en	1-6 capital letters
el	1-6 κεφαλαία γράμματα

en	Weighted distances to five Boston employment centers
el	Σταθμισμένες αποστάσεις από πέντε κέντρα απασχόλησης της Βοστώνης

en	Remove feature
el	Αφαίρεση της λειτουργίας

en	Add feature
el	Προσθήκη λειτουργίας

en	What shall be the output of the network?
el	Ποια θα είναι η έξοδος του δικτύου;

en	Median value of owner-occupied homes in $1000s
el	Διάμεση αξία των ιδιοκατοικούμενων κατοικιών σε $1000

en	an integer
el	έναν ακέραιο αριθμό

en	Animal was detected as a horse
el	Το ζώο εντοπίστηκε ως άλογο

en	Remove class
el	Αφαίρεση κλάσης

en	Add class
el	Προσθήκη κλάσης

en	You are nearly done
el	Σχεδόν τελειώσατε

en	Now add your data in the following format
el	Τώρα προσθέστε τα δεδομένα σας με την ακόλουθη μορφή

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.
el	Κάθε γραμμή πρέπει να αντιπροσωπεύει ένα σύνολο που περιέχει τα χαρακτηριστικά και την ετικέτα. Διαχωρίστε τα στοιχεία με κόμμα (τα κενά πριν και μετά το κόμμα είναι εντάξει). Το τελευταίο στοιχείο αντιπροσωπεύει πάντα την ετικέτα, ενώ τα στοιχεία πριν από αυτό αντιπροσωπεύουν τα χαρακτηριστικά. Βεβαιωθείτε ότι χρησιμοποιείτε μόνο τελείες και όχι κόμματα για τις τιμές κινητής υποδιαστολής. Εάν έχετε δεδομένα σε μορφή CSV, μπορείτε απλώς να τα επικολλήσετε εδώ, αλλά φροντίστε να αφαιρέσετε τυχόν σχόλια.

en	Previous
el	Προηγούμενο

en	Next
el	Επόμενο

en	Validate and create
el	Επικύρωση και δημιουργία

en	Manage data sets
el	Διαχείριση συνόλων δεδομένων

en	Currently selected
el	Επί του παρόντος επιλεγμένο

en	Permanently delete data set
el	Μόνιμη διαγραφή συνόλου δεδομένων

en	Select data set
el	Επιλογή συνόλου δεδομένων

en	"Select a data set"
el	"Επιλέξτε ένα σύνολο δεδομένων"

en	Train
el	Τρένο

en	Training completed!
el	Η εκπαίδευση ολοκληρώθηκε!

en	Feel free to continue training your model for some additional epochs which might get you even better results!
el	Μη διστάσετε να συνεχίσετε την εκπαίδευση του μοντέλου σας για μερικές επιπλέον εποχές, οι οποίες μπορεί να σας δώσουν ακόμα καλύτερα αποτελέσματα!

en	Epochs
el	Εποχές

en	Number of iterations over the whole training data set
el	Αριθμός επαναλήψεων σε όλο το σύνολο των δεδομένων εκπαίδευσης

en	Run
el	Εκτέλεση

en	Train for 1 epoch
el	Εκπαίδευση για 1 εποχή

en	Train for
el	Εκπαιδευτείτε για

en	epochs
el	εποχές

en	Epoch
el	Εποχή

en	Batch
el	Παρτίδα

en	Metrics
el	Μετρικές

en	Loss: Categorical Crossentropy
el	Απώλεια: Κατηγορηματική διασταυρούμενη εντροπία

en	Accuracy: In what percentage of the tests was the right class predicted?
el	Ακρίβεια: Σε ποιο ποσοστό των δοκιμών προβλέφθηκε η σωστή τάξη;

en	Loss: Mean Squared Error
el	Απώλεια: Μέσο τετραγωνικό σφάλμα

en	Error
el	Σφάλμα

en	What is the difference between the two lines in a graph?
el	Ποια είναι η διαφορά μεταξύ των δύο γραμμών σε ένα γράφημα;

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'.
el	Για val_..., η μετρική υπολογίζεται στο σύνολο δεδομένων επικύρωσης, ενώ για τα δεδομένα χωρίς το πρόθεμα val η μετρική υπολογίζεται στο σύνολο δεδομένων εκπαίδευσης. Οι μετρικές για το σύνολο δεδομένων επικύρωσης μπορούν να θεωρηθούν ως πιο σημαντικές, δεδομένου ότι αυτά είναι τα δεδομένα που το δίκτυο δεν "γνωρίζει".

en	Hyperparameters
el	Υπερπαράμετροι

en	Batch size
el	Μέγεθος παρτίδας

en	Learning rate
el	Ποσοστό μάθησης

en	Dropout rate
el	Ποσοστό εγκατάλειψης

en	Adjust the probability of neurons being deactivated during training
el	Ρύθμιση της πιθανότητας απενεργοποίησης των νευρώνων κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσης

en	Predict
el	Πρόβλεψη

en	Predicted label
el	Προβλεπόμενη ετικέτα

en	with a probability of
el	με πιθανότητα

en	Make another prediction
el	Κάντε άλλη μια πρόβλεψη

en	Actions
el	Δράσεις

en	Duplicate
el	Διπλό

en	Delete
el	Διαγραφή

en	Activation function
el	Λειτουργία ενεργοποίησης

en	The selected activation applies to all neurons in this layer.
el	Η επιλεγμένη ενεργοποίηση ισχύει για όλους τους νευρώνες σε αυτό το επίπεδο.

en	After calculating a neuron's value by adding up its weighted input values and its bias:
el	Μετά τον υπολογισμό της τιμής ενός νευρώνα με την πρόσθεση των σταθμισμένων τιμών εισόδου και της προκατάληψής του:

en	Range of possible output values:
el	Εύρος πιθανών τιμών εξόδου:

en	Neurons
el	Νευρώνες

en	Remove
el	Αφαιρέστε το

en	Add
el	Προσθέστε

en	neurons
el	νευρώνες

en	Update
el	Ενημέρωση

en	Incoming connections
el	Εισερχόμενες συνδέσεις

en	Select the layers that connect to this layer
el	Επιλέξτε τα επίπεδα που συνδέονται με αυτό το επίπεδο

en	Assign feature to this layer. Hover over the feature keys in the opened dropdown menu for a description.
el	Αναθέστε το χαρακτηριστικό σε αυτό το επίπεδο. Περάστε με το ποντίκι πάνω από τα πλήκτρα χαρακτηριστικών στο αναπτυσσόμενο μενού που ανοίγει για μια περιγραφή.

en	Outgoing connections
el	Εξερχόμενες συνδέσεις

en	Select the layers this layer connects to
el	Επιλέξτε τα επίπεδα με τα οποία συνδέεται αυτό το επίπεδο

en	Outgoing data
el	Εξερχόμενα δεδομένα

en	Neuron
el	Νευρώνας

en	Corresponding layer:
el	Αντίστοιχο στρώμα:

en	Assigned feature (input)
el	Εκχωρημένο χαρακτηριστικό (είσοδος)

en	Inputs
el	Είσοδοι

en	- All neurons from
el	- Όλοι οι νευρώνες από

en	Label (output)
el	Ετικέτα (έξοδος)

en	Outputs
el	Έξοδοι

en	Edge
el	Άκρη

en	Weight
el	Βάρος

en	Failed to enter fullscreen mode.
el	Απέτυχε να εισέλθει σε λειτουργία πλήρους οθόνης.

en	Loading
el	Φόρτωση

en	Per capita crime rate by town
el	Κατά κεφαλήν ποσοστό εγκληματικότητας ανά πόλη

en	Proportion of residential land zoned for lots over 25,000 sq.ft.
el	Ποσοστό οικιστικής γης που χωροθετείται για οικόπεδα άνω των 25.000 τ.μ.

en	Proportion of nonretail business acres per town
el	Ποσοστό στρεμμάτων μη λιανικών επιχειρήσεων ανά πόλη

en	Charles River dummy variable (= 1 if tract bounds river; 0 otherwise)
el	ψευδομεταβλητή Charles River (= 1 εάν η περιοχή οριοθετεί ποταμό- 0 διαφορετικά)

en	Nitric oxides concentration (parts per 10 million)
el	Συγκέντρωση οξειδίων του αζώτου (μέρη ανά 10 εκατομμύρια)

en	Average number of rooms per dwelling
el	Μέσος αριθμός δωματίων ανά κατοικία

en	Proportion of owner-occupied units built prior to 1940
el	Ποσοστό των ιδιοκατοικούμενων μονάδων που χτίστηκαν πριν από το 1940

en	Index of accessibility to radial highways
el	Δείκτης προσβασιμότητας σε ακτινικούς αυτοκινητόδρομους

en	Full-value property-tax rate per $10,000
el	Συντελεστής φόρου ακίνητης περιουσίας πλήρους αξίας ανά 10.000 δολάρια

en	Pupil-teacher ratio by town
el	Αναλογία μαθητών-δασκάλων ανά πόλη

en	1000(Bk – 0.63)^2 where Bk is the proportion of blacks by town
el	1000(Bk - 0.63)^2 όπου Bk είναι το ποσοστό των μαύρων ανά πόλη

en	% lower status of the population
el	% χαμηλότερη θέση του πληθυσμού

en	Pima Indians Diabetes
el	Pima Ινδιάνοι Διαβήτης

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.
el	Το σύνολο δεδομένων Pima Indians Diabetes περιλαμβάνει την πρόβλεψη της εμφάνισης διαβήτη εντός 5 ετών σε Ινδιάνους Pima με δεδομένες ιατρικές λεπτομέρειες. Πρόκειται για ένα δυαδικό πρόβλημα ταξινόμησης (2 κλάσεων). Ο αριθμός των παρατηρήσεων για κάθε κλάση δεν είναι ισορροπημένος. Υπάρχουν 768 παρατηρήσεις με 8 μεταβλητές εισόδου και 1 μεταβλητή εξόδου. Οι ελλείπουσες τιμές πιστεύεται ότι κωδικοποιούνται με μηδενικές τιμές.

en	Number of times pregnant
el	Αριθμός περιπτώσεων εγκυμοσύνης

en	Plasma glucose concentration a 2 hours in an oral glucose tolerance test.
el	Συγκέντρωση γλυκόζης πλάσματος a 2 ώρες σε δοκιμή ανοχής γλυκόζης από το στόμα.

en	Diastolic blood pressure (mm Hg)
el	Διαστολική αρτηριακή πίεση (mm Hg)

en	Triceps skinfold thickness (mm)
el	Πάχος δερματοπτυχών τρικέφαλου (mm)

en	2-Hour serum insulin (mu U/ml)
el	Ινσουλίνη ορού 2 ωρών (mu U/ml)

en	Body mass index (weight in kg/(height in m)^2)
el	Δείκτης μάζας σώματος (βάρος σε kg/(ύψος σε m)^2)

en	Diabetes pedigree function
el	Λειτουργία γενεαλογικού δέντρου διαβήτη

en	Age (years)
el	Ηλικία (έτη)

en	Diabetes
el	Διαβήτης

en	Toggle Menu
el	Εναλλαγή μενού

en	Zoom in
el	Μεγέθυνση

en	Zoom to network
el	Ζουμ στο δίκτυο

en	Zoom out
el	Μεγέθυνση

en	Exit Fullscreen
el	Έξοδος από την πλήρη οθόνη

en	Fullscreen
el	Πλήρης οθόνη

en	Start
el	Έναρξη

en	Data set
el	Σύνολο δεδομένων