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.
et	Te otsustasite treenida mudelit praeguse konfiguratsiooniga. Selle tulemusena on kõik konfiguratsiooni muutmise võimalused ajutiselt eemaldatud või keelatud, et veenduda, et teie poolt kuvatav konfiguratsioon on sama, mida mudel kasutab. Kui soovite konfiguratsioonis muudatusi teha, peate esmalt praeguse mudeli kõrvale jätma. Kui te loobute oma mudelist, saate uuesti teha kõik muudatused ja treenida uue mudeli uue konfiguratsiooni alusel.

en	Discards the model, which gains you back your editing capabilities
et	Hülgab mudeli, mis annab teile tagasi teie toimetamisvõimalused

en	Discard
et	Viska ära

en	Discard model
et	Mudeli äraviskamine

en	Layer
et	Kiht

en	was deleted because no data could be assigned to it!
et	kustutati, sest sellele ei olnud võimalik andmeid määrata!

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)
et	Sisendkiht on kiht, mis võtab lihtsalt väljastpoolt võrku saadud andmeid ja edastab need järgmis(t)ele kihile.

en	A dense layer, also called fully-connected layer, is a layer whose inside neurons connect to every neuron in the preceding layer.
et	Tihe kiht, mida nimetatakse ka täielikult ühendatud kihiks, on kiht, mille sisemised neuronid on ühendatud iga eelneva kihi neuroniga.

en	The selected layer can not be duplicated! Only a single output layer is currently supported!
et	Valitud kihti ei saa dubleerida! Praegu on toetatud ainult üks väljundkiht!

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.
et	Väljundkiht on selles simulatsioonis lihtsalt tavaline tihe kiht, mis on täiendavalt varustatud võimega väljastada võrgust saabuvaid andmeid.

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.
et	Kuna selle kihi eesmärk on klassifitseerimise väljastamine, peaksime kombineerima seda softmax-aktiveerimisfunktsiooniga, et anda tõenäosusjaotus.

en	Get started
et	Alusta

en	Import JSON configuration
et	Importida JSON-konfiguratsiooni

en	Intermediate
et	Vahepealne

en	Classification
et	Klassifitseerimine

en	Feed Forward

en	Boston House Pricing
et	Bostoni maja hinnakujundus

en	Regression
et	Regressioon

en	Create
et	Loo

en	You can create a custom configuration by using the options in the corresponding right panels.
et	Saate luua kohandatud konfiguratsiooni, kasutades vastavate parempoolsete paneelide valikuid.

en	Settings
et	Seaded

en	Configure which options the users of this widget are allowed to view and edit
et	Määrake, milliseid valikuid selle vidina kasutajatel on lubatud vaadata ja muuta.

en	Reset

en	Set to default
et	Seadistatakse vaikimisi

en	Allow importing configurations
et	Luba importida konfiguratsioone

en	Show recommendations
et	Näita soovitusi

en	Allow exporting configurations
et	Lubab konfiguratsioonide eksportimist

en	Network
et	Võrk

en	Restrict layer types
et	Kihtide tüüpide piiramine

en	Allow dense layers
et	Lubage tihedad kihid

en	Editing
et	Redigeerimine

en	Allow adding and removing layers
et	Võimaldab kihtide lisamist ja eemaldamist

en	Allow editing layers
et	Lubab kihtide redigeerimist

en	Allow selecting the data flowing into input layers
et	Võimaldab valida sisendkihi sisse voolavate andmete valimist.

en	Allow editing the number of neurons
et	Võimaldab neuronite arvu redigeerimist

en	Allow changing the activation function
et	Võimaldab muuta aktiveerimisfunktsiooni

en	Allow reconnecting the layers with each other
et	Võimaldab kihtide taasühendamist üksteisega

en	Allow selecting a different data set
et	Võimaldab valida erineva andmekogumi

en	Allow managing (creating new and deleting) data sets
et	Võimaldab andmekogumite haldamist (uute andmekogumite loomine ja kustutamine).

en	Show plots
et	Näita graafikuid

en	Training
et	Koolitus

en	Allow editing hyperparameters
et	Lubab hüperparameetrite redigeerimist

en	Allow editing the batch size
et	Lubab partii suuruse redigeerimist

en	Allow editing the learning rate
et	Võimaldab õpimäära redigeerimist

en	Allow editing the dropout rate
et	Võimaldab katkestamise määra redigeerimist

en	Important info
et	Oluline teave

en	Export
et	Eksport

en	Export the current configuration to your local file system as a JSON file. Storing trained models is not supported.
et	Eksportige praegune konfiguratsioon oma kohalikku failisüsteemi JSON-failina. Koolitatud mudelite salvestamine ei ole toetatud.

en	Keyboard shortcuts
et	Klaviatuuri otseteed

en	Deletes the currently selected layer
et	Kustutab hetkel valitud kihi

en	Duplicates the currently selected layer
et	Duplitseerib hetkel valitud kihi

en	Moves the currently selected layer
et	Liigutab hetkel valitud kihti

en	Q & A
et	KÜSIMUSED JA VASTUSED

en	There are currently no help entries. If you publish the widget like this, the help section will be hidden.
et	Praegu ei ole abimärkeid. Kui te avaldate vidina niimoodi, on abi osa peidetud.

en	Update entry
et	Uuenduskanne

en	Remove entry
et	Eemaldage kanne

en	Title
et	Pealkiri

en	Add entry
et	Lisa kanne

en	About this app
et	Selle rakenduse kohta

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.
et	Selle rakenduse töötas välja RWTH Aacheni ülikooli üliõpilane Christian Koch, keda toetasid Frederic Salmen ja RWTH Aacheni ülikooli õppetool i9.

en	About the developer
et	Arendaja kohta

en	License
et	Litsents

en	All third-party data sets have been published under public domain
et	Kõik kolmandate isikute andmekogumid on avaldatud avalikult kättesaadavana.

en	Add layer
et	Lisa kiht

en	Drag a layer anywhere to place it on the canvas
et	Lohistage kiht kuhugi, et paigutada see lõuendile

en	Output
et	Väljund

en	Clear
et	Selge

en	Clear network
et	Puhas võrk

en	This will remove every layer from the network.
et	See eemaldab kõik kihid võrgust.

en	Your network currently contains
et	Teie võrk sisaldab praegu

en	layers
et	kihid

en	Your network is currently empty.
et	Teie võrk on praegu tühi.

en	You currently do not have an input layer. Drag one onto the canvas!
et	Praegu ei ole teil sisendkihti. Lohistage üks lõuendile!

en	You currently do not have an output layer. Drag one onto the canvas!
et	Praegu puudub teil väljundkiht. Lohistage üks lõuendile!

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
et	Ühendage oma kihid alati nii, et sisendkihist (-kihtidest) oleks tee väljundkihini! Seetõttu valige kiht lõuendil ja valige selle sissetulevad või väljaminevad ühendused.

en	Features
et	Omadused

en	Label
et	Silt

en	View raw data
et	Vaadake töötlemata andmeid

en	Click on an feature pill above to see the relation between this feature and the label in a plot
et	Klõpsake ülalpool oleval tunnuse pillile, et näha selle tunnuse ja sildi vahelist seost joonisel.

en	plotted against
et	võrreldes

en	Plots
et	Krundid

en	The progress you made in creating your own data set was successfully restored!
et	Teie edusammud oma andmekogumi loomisel taastati edukalt!

en	A data set with the same name already exists!
et	Sama nimega andmekogum on juba olemas!

en	The provided data does not match the required format! Please check again
et	Esitatud andmed ei vasta nõutavale vormingule! Palun kontrollige uuesti

en	A new data set was successfully created and automatically selected!
et	Uus andmekogum on edukalt loodud ja automaatselt valitud!

en	Create a new data set
et	Uue andmekogumi loomine

en	Welcome
et	Tere tulemast

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.
et	See ekskursioon juhatab teid paari lihtsa sammuga läbi oma andmekogumi loomise. Kõik salvestatakse automaatselt, nii et saate selle modaali igal ajal sulgeda ja jätkata.

en	General info about the data set
et	Üldine teave andmekogumi kohta

en	Choose a short but meaningful name for your data set and write a description.
et	Valige oma andmekogumile lühike, kuid sisukas nimi ja kirjutage kirjeldus.

en	Name
et	Nimi

en	Description
et	Kirjeldus

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.
et	Bostoni maja hinna andmekogum hõlmab maja hinna ennustamist tuhandetes dollarites, arvestades maja ja selle naabruskonna üksikasju.

en	Choose 'regression' if you want to predict continous values like house or gas prices
et	Valige 'regressioon', kui soovite ennustada pidevaid väärtusi, näiteks maja- või gaasihinda.

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?)
et	Valige "klassifikatsioon", kui soovite teavet tunnuse(te) klassi kuuluvuse kohta (nt millist looma on sellel pildil näha? Koera, kassi või hobust?).

en	Choose a type
et	Valige tüüp

en	Which data will be put into the neural network? Create arbitrary many features!
et	Millised andmed pannakse neuronivõrku? Loo suvaliselt palju funktsioone!

en	Key

en	1-6 capital letters
et	1-6 suurtähtedega

en	Weighted distances to five Boston employment centers
et	Kaalutud kaugused viiest Bostoni tööhõivekeskusest

en	Remove feature
et	Funktsiooni eemaldamine

en	Add feature
et	Lisa funktsioon

en	What shall be the output of the network?
et	Milline peab olema võrgu väljund?

en	Median value of owner-occupied homes in $1000s
et	Omanike kasutuses olevate kodude mediaanväärtus 1000 dollarites

en	an integer
et	täisarv

en	Animal was detected as a horse
et	Loom tuvastati hobusena

en	Remove class
et	Eemaldage klass

en	Add class
et	Lisa klass

en	You are nearly done
et	Sa oled peaaegu valmis

en	Now add your data in the following format
et	Nüüd lisage oma andmed järgmises formaadis

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.
et	Iga rida peab esindama ühte kogumit, mis sisaldab tunnuseid ja märgistust. Eraldage elemendid komaga (tühikud enne ja pärast koma on lubatud). Viimane element esindab alati märgist, samas kui sellele eelnevad elemendid esindavad tunnuseid. Veenduge, et kasutate ainult punkte ja mitte komasid ujuva punkti väärtuste puhul. Kui teil on andmed CSV-vormingus, võite need lihtsalt siia kleepida, kuid eemaldage kindlasti kõik kommentaarid.

en	Previous
et	Eelmine

en	Next
et	Järgmine

en	Validate and create
et	Valideerida ja luua

en	Manage data sets
et	Andmekogumite haldamine

en	Currently selected
et	Praegu valitud

en	Permanently delete data set
et	Andmekogumi lõplik kustutamine

en	Select data set
et	Valige andmekogum

en	"Select a data set"
et	"Vali andmekogum"

en	Train
et	Rong

en	Training completed!
et	Koolitus lõpetatud!

en	Feel free to continue training your model for some additional epochs which might get you even better results!
et	Jätkake julgelt oma mudeli treenimist veel mõned epohhid, mis võivad anda veelgi paremaid tulemusi!

en	Epochs
et	Epohhid

en	Number of iterations over the whole training data set
et	Iteratsioonide arv kogu treeningu andmekogumi kohta

en	Run
et	Käivita

en	Train for 1 epoch
et	Treeni 1 epohhi jooksul

en	Train for
et	Treenige

en	epochs
et	epohhid

en	Epoch
et	Epohhi

en	Batch
et	Partii

en	Metrics
et	Mõõdikud

en	Loss: Categorical Crossentropy
et	Kaotus: kategooriline ristentroopia

en	Accuracy: In what percentage of the tests was the right class predicted?
et	Täpsus: Kui suures osas testidest ennustati õiget klassi?

en	Loss: Mean Squared Error
et	Kaotus: keskmine ruuduline viga

en	Error
et	Viga

en	What is the difference between the two lines in a graph?
et	Mis vahe on graafiku kahe joone vahel?

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'.
et	Val_... puhul arvutatakse meetrika valideerimisandmestiku põhjal, samas kui andmete puhul, mille eesliide ei ole val, arvutatakse meetrika treeninguandmestiku põhjal. Valideerimisandmekogumi meetrika võib olla tähendusrikkam, kuna need on andmed, mida võrk ei "tunne".

en	Hyperparameters
et	Hüperparameetrid

en	Batch size
et	Partii suurus

en	Learning rate
et	Õppimise määr

en	Dropout rate
et	Väljalangevuse määr

en	Adjust the probability of neurons being deactivated during training
et	Reguleerida neuronite deaktiveerimise tõenäosust treeningu ajal

en	Predict
et	Prognoosige

en	Predicted label
et	Ennustatud märgis

en	with a probability of
et	tõenäosusega

en	Make another prediction
et	Tehke veel üks ennustus

en	Actions
et	Meetmed

en	Duplicate
et	Duplikaat

en	Delete
et	Kustuta

en	Activation function
et	Aktiveerimisfunktsioon

en	The selected activation applies to all neurons in this layer.
et	Valitud aktiveerimine kehtib kõigile selle kihi neuronitele.

en	After calculating a neuron's value by adding up its weighted input values and its bias:
et	Pärast neuroni väärtuse arvutamist, liites kokku selle kaalutud sisendväärtused ja eristus:

en	Range of possible output values:
et	Võimalike väljundväärtuste vahemik:

en	Neurons
et	Neuronid

en	Remove
et	Eemaldage

en	Add
et	Lisa

en	neurons
et	Neuronid

en	Update
et	Ajakohastamine

en	Incoming connections
et	Sissetulevad ühendused

en	Select the layers that connect to this layer
et	Valige kihid, mis ühendavad seda kihti

en	Assign feature to this layer. Hover over the feature keys in the opened dropdown menu for a description.
et	Määrake funktsioon sellele kihile. Kirjelduse saamiseks liikuge avatud rippmenüüs funktsioonivõtmete üle.

en	Outgoing connections
et	Väljaminevad ühendused

en	Select the layers this layer connects to
et	Valige kihid, millega see kiht on ühendatud

en	Outgoing data
et	Väljaminevad andmed

en	Neuron

en	Corresponding layer:
et	Vastav kiht:

en	Assigned feature (input)
et	Määratud funktsioon (sisend)

en	Inputs
et	Sisendid

en	- All neurons from
et	- Kõik neuronid alates

en	Label (output)
et	Silt (väljund)

en	Outputs
et	Väljundid

en	Edge

en	Weight
et	Kaal

en	Failed to enter fullscreen mode.
et	Ei õnnestunud siseneda täisekraani režiimi.

en	Loading
et	Laadimine

en	Per capita crime rate by town
et	Kuritegevuse määr elaniku kohta linnade kaupa

en	Proportion of residential land zoned for lots over 25,000 sq.ft.
et	Üle 25 000 ruutmeetri suuruse elamumaa osakaal.

en	Proportion of nonretail business acres per town
et	Muude kui jaekaubandusettevõtete hektarite osakaal linna kohta

en	Charles River dummy variable (= 1 if tract bounds river; 0 otherwise)
et	Charles River dummy variable (= 1, kui trakt piirneb jõega; 0 muidu)

en	Nitric oxides concentration (parts per 10 million)
et	Lämmastikoksiidide kontsentratsioon (osades 10 miljoni kohta)

en	Average number of rooms per dwelling
et	Keskmine tubade arv eluruumi kohta

en	Proportion of owner-occupied units built prior to 1940
et	Enne 1940. aastat ehitatud omanike kasutuses olevate eluruumide osakaal

en	Index of accessibility to radial highways
et	Juurdepääsetavuse indeks radiaalmaanteedele

en	Full-value property-tax rate per $10,000
et	Täisväärtusliku kinnisvaramaksu määr 10 000 dollari kohta

en	Pupil-teacher ratio by town
et	Õpilaste ja õpetajate suhtarv linnade kaupa

en	1000(Bk – 0.63)^2 where Bk is the proportion of blacks by town
et	1000(Bk - 0,63)^2, kus Bk on mustanahaliste osakaal linnade kaupa.

en	% lower status of the population
et	% elanikkonna madalam staatus

en	Pima Indians Diabetes
et	Pima indiaanlased Diabeet

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.
et	Pima indiaanlaste diabeedi andmekogum hõlmab diabeedi tekkimise prognoosimist 5 aasta jooksul Pima indiaanlastel, arvestades meditsiinilisi andmeid. Tegemist on binaarse (2-klassilise) klassifitseerimisprobleemiga. Mõlema klassi vaatluste arv ei ole tasakaalustatud. Vaatlusi on 768, 8 sisendmuutujaga ja 1 väljundmuutujaga. Eeldatakse, et puuduvad väärtused on kodeeritud nullväärtustega.

en	Number of times pregnant
et	Rasedate arv

en	Plasma glucose concentration a 2 hours in an oral glucose tolerance test.
et	Plasma glükoosisisaldus a 2 tundi suukaudse glükoosi taluvuse testis.

en	Diastolic blood pressure (mm Hg)
et	Diastoolne vererõhk (mm Hg)

en	Triceps skinfold thickness (mm)
et	Triitsepsi nahapaksus (mm)

en	2-Hour serum insulin (mu U/ml)
et	2-tunnine seerumi insuliin (mu U/ml)

en	Body mass index (weight in kg/(height in m)^2)
et	Kehamassiindeks (kaal kg/(pikkus m)^2)

en	Diabetes pedigree function
et	Diabeedi sugupuu funktsioon

en	Age (years)
et	Vanus (aastates)

en	Diabetes
et	Diabeet

en	Toggle Menu
et	Toggle menüü

en	Zoom in
et	Suurendage

en	Zoom to network
et	Suum võrgu juurde

en	Zoom out
et	Suurenda välja

en	Exit Fullscreen
et	Väljumine täisekraanilt

en	Fullscreen
et	Täisekraan

en	Start

en	Data set
et	Andmekogum