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.
es	Has decidido entrenar un modelo con la configuración actual. Como efecto, todas las opciones para editar la configuración se han eliminado o desactivado temporalmente para asegurarnos de que la configuración que ves es la misma que utiliza el modelo. Si quieres hacer cambios en la configuración, primero tienes que descartar el modelo actual. Si descartas tu modelo, puedes volver a realizar cualquier cambio y entrenar un nuevo modelo basado en la nueva configuración.

en	Discards the model, which gains you back your editing capabilities
es	Descarta el modelo, con lo que recuperas tus capacidades de edición

en	Discard
es	Descartar

en	Discard model
es	Modelo de descarte

en	Layer
es	Capa

en	was deleted because no data could be assigned to it!
es	se ha eliminado porque no se le ha podido asignar ningún dato.

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)
es	Una capa de entrada es una capa que simplemente toma los datos proporcionados desde fuera de la red y los pasa a la(s) siguiente(s) capa(s).

en	A dense layer, also called fully-connected layer, is a layer whose inside neurons connect to every neuron in the preceding layer.
es	Una capa densa, también llamada capa totalmente conectada, es una capa cuyas neuronas interiores se conectan a todas las neuronas de la capa anterior.

en	The selected layer can not be duplicated! Only a single output layer is currently supported!
es	La capa seleccionada no se puede duplicar. Actualmente sólo se admite una única capa de salida.

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.
es	Una capa de salida en esta simulación es simplemente una capa densa normal, equipada además con la capacidad de dar salida a los datos entrantes fuera de la red.

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.
es	Dado que el objetivo de esta capa es realizar una clasificación, debemos combinarla con una función de activación softmax para obtener una distribución de probabilidad.

en	Get started
es	Empezar

en	Import JSON configuration
es	Importar configuración JSON

en	Intermediate
es	Intermedio

en	Classification
es	Clasificación

en	Feed Forward
es	Avanzar

en	Boston House Pricing
es	Precios de Boston House

en	Regression
es	Regresión

en	Create
es	Cree

en	You can create a custom configuration by using the options in the corresponding right panels.
es	Puede crear una configuración personalizada utilizando las opciones de los paneles derechos correspondientes.

en	Settings
es	Ajustes

en	Configure which options the users of this widget are allowed to view and edit
es	Configure las opciones que los usuarios de este widget pueden ver y editar

en	Reset
es	Restablecer

en	Set to default
es	Por defecto

en	Allow importing configurations
es	Permitir importar configuraciones

en	Show recommendations
es	Mostrar recomendaciones

en	Allow exporting configurations
es	Permitir la exportación de configuraciones

en	Network
es	Red

en	Restrict layer types
es	Restringir tipos de capas

en	Allow dense layers
es	Permitir capas densas

en	Editing
es	Edición de

en	Allow adding and removing layers
es	Permite añadir y eliminar capas

en	Allow editing layers
es	Permitir la edición de capas

en	Allow selecting the data flowing into input layers
es	Permitir seleccionar los datos que fluyen hacia las capas de entrada

en	Allow editing the number of neurons
es	Permitir editar el número de neuronas

en	Allow changing the activation function
es	Permitir cambiar la función de activación

en	Allow reconnecting the layers with each other
es	Permiten reconectar las capas entre sí

en	Allow selecting a different data set
es	Permitir seleccionar un conjunto de datos diferente

en	Allow managing (creating new and deleting) data sets
es	Permitir la gestión (creación y supresión) de conjuntos de datos

en	Show plots
es	Mostrar parcelas

en	Training
es	Formación

en	Allow editing hyperparameters
es	Permitir la edición de hiperparámetros

en	Allow editing the batch size
es	Permitir editar el tamaño del lote

en	Allow editing the learning rate
es	Permite editar el ritmo de aprendizaje

en	Allow editing the dropout rate
es	Permitir la edición de la tasa de abandono

en	Important info
es	Información importante

en	Export
es	Exportar

en	Export the current configuration to your local file system as a JSON file. Storing trained models is not supported.
es	Exporte la configuración actual a su sistema de archivos local como un archivo JSON. No se admite el almacenamiento de modelos entrenados.

en	Keyboard shortcuts
es	Atajos de teclado

en	Deletes the currently selected layer
es	Elimina la capa actualmente seleccionada

en	Duplicates the currently selected layer
es	Duplica la capa actualmente seleccionada

en	Moves the currently selected layer
es	Desplaza la capa actualmente seleccionada

en	Q & A
es	PREGUNTAS Y RESPUESTAS

en	There are currently no help entries. If you publish the widget like this, the help section will be hidden.
es	Actualmente no hay entradas de ayuda. Si publica el widget así, la sección de ayuda quedará oculta.

en	Update entry
es	Actualizar entrada

en	Remove entry
es	Eliminar entrada

en	Title
es	Título

en	Add entry
es	Añadir entrada

en	About this app
es	Acerca de esta aplicación

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.
es	Esta aplicación ha sido desarrollada por Christian Koch, estudiante de la Universidad RWTH de Aquisgrán, con el apoyo de Frederic Salmen y la cátedra i9 de la Universidad RWTH de Aquisgrán.

en	About the developer
es	Acerca del promotor

en	License
es	Licencia

en	All third-party data sets have been published under public domain
es	Todos los conjuntos de datos de terceros se han publicado bajo dominio público

en	Add layer
es	Añadir capa

en	Drag a layer anywhere to place it on the canvas
es	Arrastre una capa a cualquier lugar para colocarla en el lienzo

en	Output
es	Salida

en	Clear
es	Claro

en	Clear network
es	Red clara

en	This will remove every layer from the network.
es	Esto eliminará todas las capas de la red.

en	Your network currently contains
es	Su red contiene actualmente

en	layers
es	capas

en	Your network is currently empty.
es	Tu red está actualmente vacía.

en	You currently do not have an input layer. Drag one onto the canvas!
es	Actualmente no tiene una capa de entrada. Arrastre una al lienzo.

en	You currently do not have an output layer. Drag one onto the canvas!
es	Actualmente no tiene una capa de salida. Arrastre una al lienzo.

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
es	Asegúrese siempre de conectar sus capas de forma que haya un camino desde su(s) capa(s) de entrada hasta su capa de salida. Por lo tanto, seleccione una capa en el lienzo y seleccione sus conexiones entrantes o salientes

en	Features
es	Características

en	Label
es	Etiqueta

en	View raw data
es	Ver datos brutos

en	Click on an feature pill above to see the relation between this feature and the label in a plot
es	Haga clic en una píldora de característica para ver la relación entre esta característica y la etiqueta en un gráfico.

en	plotted against
es	comparado con

en	Plots
es	Parcelas

en	The progress you made in creating your own data set was successfully restored!
es	Los progresos realizados en la creación de su propio conjunto de datos se han restablecido correctamente.

en	A data set with the same name already exists!
es	Ya existe un conjunto de datos con el mismo nombre.

en	The provided data does not match the required format! Please check again
es	Los datos proporcionados no coinciden con el formato requerido. Compruébelo de nuevo

en	A new data set was successfully created and automatically selected!
es	Se ha creado un nuevo conjunto de datos y se ha seleccionado automáticamente.

en	Create a new data set
es	Crear un nuevo conjunto de datos

en	Welcome
es	Bienvenido

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.
es	Este recorrido le guiará a través de la creación de su propio conjunto de datos en unos sencillos pasos. Todo se almacena automáticamente, por lo que puede cerrar este modal en cualquier momento y reanudarlo.

en	General info about the data set
es	Información general sobre el conjunto de datos

en	Choose a short but meaningful name for your data set and write a description.
es	Elija un nombre corto pero significativo para su conjunto de datos y escriba una descripción.

en	Name
es	Nombre

en	Description
es	Descripción

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.
es	El conjunto de datos sobre el precio de la vivienda en Boston consiste en la predicción del precio de una vivienda en miles de dólares a partir de datos sobre la vivienda y su vecindario.

en	Choose 'regression' if you want to predict continous values like house or gas prices
es	Elija "regresión" si desea predecir valores continuos, como el precio de la vivienda o del gas.

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?)
es	Elija "clasificación" si desea información sobre la pertenencia de los rasgos a una clase (por ejemplo, ¿qué animal se ve en esta imagen? ¿Un perro, un gato o un caballo?)

en	Choose a type
es	Elija un tipo

en	Which data will be put into the neural network? Create arbitrary many features!
es	¿Qué datos se introducirán en la red neuronal? ¡Crear arbitrariamente muchas características!

en	Key
es	Clave

en	1-6 capital letters
es	1-6 mayúsculas

en	Weighted distances to five Boston employment centers
es	Distancias ponderadas a cinco centros de empleo de Boston

en	Remove feature
es	Eliminar función

en	Add feature
es	Añadir función

en	What shall be the output of the network?
es	¿Cuál será el resultado de la red?

en	Median value of owner-occupied homes in $1000s
es	Valor medio de las viviendas ocupadas por sus propietarios en miles de dólares

en	an integer
es	un número entero

en	Animal was detected as a horse
es	El animal fue detectado como un caballo

en	Remove class
es	Eliminar clase

en	Add class
es	Añadir clase

en	You are nearly done
es	Ya casi has terminado

en	Now add your data in the following format
es	Ahora añada sus datos en el siguiente formato

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.
es	Cada fila debe representar un conjunto que contenga las características y la etiqueta. Separe los elementos con una coma (los espacios antes y después de la coma son válidos). El último elemento siempre representa la etiqueta, mientras que los elementos anteriores representan las características. Asegúrese de utilizar sólo puntos y no comas para los valores de coma flotante. Si tienes los datos en formato CSV, puedes pegarlos aquí, pero asegúrate de eliminar los comentarios.

en	Previous
es	Anterior

en	Next
es	Siguiente

en	Validate and create
es	Validar y crear

en	Manage data sets
es	Gestionar conjuntos de datos

en	Currently selected
es	Actualmente seleccionado

en	Permanently delete data set
es	Borrar permanentemente el conjunto de datos

en	Select data set
es	Seleccionar conjunto de datos

en	"Select a data set"
es	"Seleccionar un conjunto de datos"

en	Train
es	Tren

en	Training completed!
es	Formación completada.

en	Feel free to continue training your model for some additional epochs which might get you even better results!
es	No dudes en seguir entrenando tu modelo durante algunas épocas adicionales, ¡lo que podría darte resultados aún mejores!

en	Epochs
es	Épocas

en	Number of iterations over the whole training data set
es	Número de iteraciones sobre todo el conjunto de datos de entrenamiento

en	Run
es	Ejecutar

en	Train for 1 epoch
es	Entrenamiento de 1 época

en	Train for
es	Entrenar para

en	epochs
es	épocas

en	Epoch
es	Época

en	Batch
es	Lote

en	Metrics
es	Métricas

en	Loss: Categorical Crossentropy
es	Pérdida: Entropía cruzada categórica

en	Accuracy: In what percentage of the tests was the right class predicted?
es	Precisión: ¿En qué porcentaje de las pruebas se predijo la clase correcta?

en	Loss: Mean Squared Error
es	Pérdida: Error cuadrático medio

en	Error

en	What is the difference between the two lines in a graph?
es	¿Cuál es la diferencia entre las dos líneas de un gráfico?

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'.
es	Para val_..., la métrica se calcula sobre el conjunto de datos de validación, mientras que para los datos sin val como prefijo, la métrica se calcula sobre el conjunto de datos de entrenamiento. Las métricas para el conjunto de datos de validación pueden considerarse más significativas, ya que son los datos que la red no "conoce".

en	Hyperparameters
es	Hiperparámetros

en	Batch size
es	Tamaño del lote

en	Learning rate
es	Tasa de aprendizaje

en	Dropout rate
es	Tasa de abandono

en	Adjust the probability of neurons being deactivated during training
es	Ajustar la probabilidad de que las neuronas se desactiven durante el entrenamiento

en	Predict
es	Predecir

en	Predicted label
es	Etiqueta prevista

en	with a probability of
es	con una probabilidad de

en	Make another prediction
es	Haz otra predicción

en	Actions
es	Acciones

en	Duplicate
es	Duplicar

en	Delete
es	Borrar

en	Activation function
es	Función de activación

en	The selected activation applies to all neurons in this layer.
es	La activación seleccionada se aplica a todas las neuronas de esta capa.

en	After calculating a neuron's value by adding up its weighted input values and its bias:
es	Tras calcular el valor de una neurona sumando sus valores de entrada ponderados y su sesgo:

en	Range of possible output values:
es	Rango de posibles valores de salida:

en	Neurons
es	Neuronas

en	Remove
es	Eliminar

en	Add
es	Añadir

en	neurons
es	neuronas

en	Update
es	Actualización

en	Incoming connections
es	Conexiones entrantes

en	Select the layers that connect to this layer
es	Seleccione las capas que se conectan a esta capa

en	Assign feature to this layer. Hover over the feature keys in the opened dropdown menu for a description.
es	Asigne una característica a esta capa. Pase el ratón por encima de las claves de las características en el menú desplegable abierto para ver una descripción.

en	Outgoing connections
es	Conexiones salientes

en	Select the layers this layer connects to
es	Seleccione las capas a las que se conecta esta capa

en	Outgoing data
es	Datos salientes

en	Neuron
es	Neurona

en	Corresponding layer:
es	Capa correspondiente:

en	Assigned feature (input)
es	Característica asignada (entrada)

en	Inputs
es	Entradas

en	- All neurons from
es	- Todas las neuronas de

en	Label (output)
es	Etiqueta (salida)

en	Outputs
es	Salidas

en	Edge
es	Borde

en	Weight
es	Peso

en	Failed to enter fullscreen mode.
es	No se ha podido acceder al modo de pantalla completa.

en	Loading
es	Cargando

en	Per capita crime rate by town
es	Índice de delincuencia per cápita por ciudad

en	Proportion of residential land zoned for lots over 25,000 sq.ft.
es	Proporción de suelo residencial zonificado para lotes de más de 25.000 pies cuadrados.

en	Proportion of nonretail business acres per town
es	Proporción de acres comerciales no minoristas por ciudad

en	Charles River dummy variable (= 1 if tract bounds river; 0 otherwise)
es	Charles River variable ficticia (= 1 si el tramo linda con el río; 0 en caso contrario)

en	Nitric oxides concentration (parts per 10 million)
es	Concentración de óxidos nítricos (partes por 10 millones)

en	Average number of rooms per dwelling
es	Número medio de habitaciones por vivienda

en	Proportion of owner-occupied units built prior to 1940
es	Proporción de unidades ocupadas por sus propietarios construidas antes de 1940

en	Index of accessibility to radial highways
es	Índice de accesibilidad a las autopistas radiales

en	Full-value property-tax rate per $10,000
es	Tipo del impuesto sobre bienes inmuebles de valor íntegro por 10.000 dólares

en	Pupil-teacher ratio by town
es	Ratio alumnos-profesor por ciudad

en	1000(Bk – 0.63)^2 where Bk is the proportion of blacks by town
es	1000(Bk - 0,63)^2 donde Bk es la proporción de negros por ciudad

en	% lower status of the population
es	% estatus inferior de la población

en	Pima Indians Diabetes
es	Diabetes de los indios 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.
es	El conjunto de datos sobre la diabetes de los indios Pima consiste en predecir la aparición de diabetes en un plazo de 5 años entre los indios Pima a partir de datos médicos. Se trata de un problema de clasificación binaria (2 clases). El número de observaciones para cada clase no está equilibrado. Hay 768 observaciones con 8 variables de entrada y 1 variable de salida. Se cree que los valores perdidos se codifican con valores cero.

en	Number of times pregnant
es	Número de embarazos

en	Plasma glucose concentration a 2 hours in an oral glucose tolerance test.
es	Concentración plasmática de glucosa a las 2 horas en una prueba oral de tolerancia a la glucosa.

en	Diastolic blood pressure (mm Hg)
es	Presión arterial diastólica (mm Hg)

en	Triceps skinfold thickness (mm)
es	Espesor del pliegue cutáneo del tríceps (mm)

en	2-Hour serum insulin (mu U/ml)
es	Insulina sérica a las 2 horas (mu U/ml)

en	Body mass index (weight in kg/(height in m)^2)
es	Índice de masa corporal (peso en kg/(altura en m)^2)

en	Diabetes pedigree function
es	Función pedigrí de la diabetes

en	Age (years)
es	Edad (años)

en	Diabetes

en	Toggle Menu
es	Menú alternativo

en	Zoom in
es	Ampliar

en	Zoom to network
es	Zoom a la red

en	Zoom out
es	Alejar

en	Exit Fullscreen
es	Salir de pantalla completa

en	Fullscreen
es	Pantalla completa

en	Start
es	Inicio

en	Data set
es	Conjunto de datos