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.
fi	Päätit kouluttaa mallin nykyisellä kokoonpanolla. Tämän seurauksena kaikki asetusten muokkausvaihtoehdot on poistettu väliaikaisesti tai poistettu käytöstä, jotta voidaan varmistaa, että näkyvä kokoonpano on sama kuin mallin käyttämä kokoonpano. Jos haluat tehdä muutoksia konfiguraatioon, sinun on ensin hylättävä nykyinen malli. Jos hylkäät mallisi, voit tehdä muutokset uudelleen ja kouluttaa uuden mallin uuden kokoonpanon perusteella.

en	Discards the model, which gains you back your editing capabilities
fi	Hävittää mallin, jolloin saat takaisin muokkausominaisuudet.

en	Discard
fi	Hävitä

en	Discard model
fi	Hylkää malli

en	Layer
fi	Kerros

en	was deleted because no data could be assigned to it!
fi	poistettiin, koska sille ei voitu määrittää tietoja!

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)
fi	Syöttökerros on kerros, joka vain ottaa verkon ulkopuolelta tulevan tiedon ja välittää sen seuraavalle kerrokselle tai seuraaville kerroksille.

en	A dense layer, also called fully-connected layer, is a layer whose inside neurons connect to every neuron in the preceding layer.
fi	Tiheä kerros, jota kutsutaan myös täysin kytkeytyneeksi kerrokseksi, on kerros, jonka sisällä olevat neuronit ovat yhteydessä jokaiseen edeltävän kerroksen neuroniin.

en	The selected layer can not be duplicated! Only a single output layer is currently supported!
fi	Valittua kerrosta ei voi kopioida! Tällä hetkellä tuetaan vain yhtä tulostuskerrosta!

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.
fi	Lähtökerros on tässä simulaatiossa aivan tavallinen tiheä kerros, joka on lisäksi varustettu kyvyllä antaa verkkoon tuleva data ulos verkosta.

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.
fi	Koska tämän kerroksen tarkoituksena on tuottaa luokitus, se olisi yhdistettävä softmax-aktivointifunktioon todennäköisyysjakauman tuottamiseksi.

en	Get started
fi	Aloita

en	Import JSON configuration
fi	Tuo JSON-konfiguraatio

en	Intermediate
fi	Väliaikainen

en	Classification
fi	Luokitus

en	Feed Forward

en	Boston House Pricing
fi	Boston House Hinnoittelu

en	Regression
fi	Regressio

en	Create
fi	Luo

en	You can create a custom configuration by using the options in the corresponding right panels.
fi	Voit luoda mukautetun kokoonpanon käyttämällä oikeanpuoleisissa paneeleissa olevia vaihtoehtoja.

en	Settings
fi	Asetukset

en	Configure which options the users of this widget are allowed to view and edit
fi	Määritä, mitä vaihtoehtoja tämän widgetin käyttäjät saavat tarkastella ja muokata.

en	Reset
fi	Nollaa

en	Set to default
fi	Aseta oletusarvoksi

en	Allow importing configurations
fi	Salli konfiguraatioiden tuonti

en	Show recommendations
fi	Näytä suositukset

en	Allow exporting configurations
fi	Salli konfiguraatioiden vieminen

en	Network
fi	Verkko

en	Restrict layer types
fi	Rajoita kerrostyyppejä

en	Allow dense layers
fi	Salli tiheät kerrokset

en	Editing
fi	Muokkaaminen

en	Allow adding and removing layers
fi	Salli kerrosten lisääminen ja poistaminen

en	Allow editing layers
fi	Salli tasojen muokkaaminen

en	Allow selecting the data flowing into input layers
fi	Mahdollistaa syöttökerroksiin virtaavien tietojen valinnan.

en	Allow editing the number of neurons
fi	Salli neuronien lukumäärän muokkaaminen

en	Allow changing the activation function
fi	Salli aktivointifunktion muuttaminen

en	Allow reconnecting the layers with each other
fi	Mahdollistaa kerrosten yhdistämisen uudelleen toisiinsa.

en	Allow selecting a different data set
fi	Mahdollistaa eri tietokokonaisuuden valitsemisen

en	Allow managing (creating new and deleting) data sets
fi	mahdollistaa tietokokonaisuuksien hallinnan (uusien luominen ja poistaminen).

en	Show plots
fi	Näytä piirrokset

en	Training
fi	Koulutus

en	Allow editing hyperparameters
fi	Salli hyperparametrien muokkaaminen

en	Allow editing the batch size
fi	Salli erän koon muokkaaminen

en	Allow editing the learning rate
fi	Salli oppimisnopeuden muokkaaminen

en	Allow editing the dropout rate
fi	Mahdollistaa keskeyttämisasteen muokkaamisen

en	Important info
fi	Tärkeää tietoa

en	Export
fi	Vie

en	Export the current configuration to your local file system as a JSON file. Storing trained models is not supported.
fi	Vie nykyinen kokoonpano paikalliseen tiedostojärjestelmääsi JSON-tiedostona. Koulutettujen mallien tallentamista ei tueta.

en	Keyboard shortcuts
fi	Pikanäppäimet

en	Deletes the currently selected layer
fi	Poistaa tällä hetkellä valitun kerroksen

en	Duplicates the currently selected layer
fi	Kopioi tällä hetkellä valitun kerroksen

en	Moves the currently selected layer
fi	Siirtää parhaillaan valittua kerrosta

en	Q & A
fi	KYSYMYKSET JA VASTAUKSET

en	There are currently no help entries. If you publish the widget like this, the help section will be hidden.
fi	Tällä hetkellä ei ole apumerkintöjä. Jos julkaiset widgetin tällä tavalla, ohjeosio piilotetaan.

en	Update entry
fi	Päivitysmerkintä

en	Remove entry
fi	Poista merkintä

en	Title
fi	Otsikko

en	Add entry
fi	Lisää merkintä

en	About this app
fi	Tietoja tästä sovelluksesta

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.
fi	Tämän sovelluksen on kehittänyt RWTH Aachenin yliopiston opiskelija Christian Koch Frederic Salmenin ja RWTH Aachenin yliopiston i9-tuolin tuella.

en	About the developer
fi	Tietoja kehittäjästä

en	License
fi	Lisenssi

en	All third-party data sets have been published under public domain
fi	Kaikki kolmansien osapuolten tietokokonaisuudet on julkaistu julkisesti saatavilla olevina.

en	Add layer
fi	Lisää kerros

en	Drag a layer anywhere to place it on the canvas
fi	Siirrä taso mihin tahansa, jos haluat sijoittaa sen kankaalle.

en	Output
fi	Lähtö

en	Clear
fi	Kirkas

en	Clear network
fi	Selkeä verkko

en	This will remove every layer from the network.
fi	Tämä poistaa kaikki kerrokset verkosta.

en	Your network currently contains
fi	Verkossasi on tällä hetkellä

en	layers
fi	kerrokset

en	Your network is currently empty.
fi	Verkkosi on tällä hetkellä tyhjä.

en	You currently do not have an input layer. Drag one onto the canvas!
fi	Sinulla ei ole tällä hetkellä syöttökerrosta. Vedä sellainen kankaalle!

en	You currently do not have an output layer. Drag one onto the canvas!
fi	Sinulla ei ole tällä hetkellä lähtökerrosta. Vedä sellainen kankaalle!

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
fi	Varmista aina, että yhdistät kerroksesi niin, että syötekerroksestasi (kerroksistasi) on polku lähtökerrokseen! Valitse siis kerros kankaalta ja valitse sen saapuvat tai lähtevät yhteydet.

en	Features
fi	Ominaisuudet

en	Label
fi	Tarra

en	View raw data
fi	Raakatietojen tarkastelu

en	Click on an feature pill above to see the relation between this feature and the label in a plot
fi	Napsauta yllä olevaa ominaisuustyynyä nähdäksesi tämän ominaisuuden ja etiketin välisen suhteen piirroksessa.

en	plotted against
fi	piirrettynä

en	Plots
fi	Tontit

en	The progress you made in creating your own data set was successfully restored!
fi	Oman tietokokonaisuutesi luomisessa saavuttamasi edistys palautettiin onnistuneesti!

en	A data set with the same name already exists!
fi	Samanniminen tietokokonaisuus on jo olemassa!

en	The provided data does not match the required format! Please check again
fi	Toimitetut tiedot eivät vastaa vaadittua muotoa! Tarkista uudelleen

en	A new data set was successfully created and automatically selected!
fi	Uusi tietokokonaisuus luotiin onnistuneesti ja valittiin automaattisesti!

en	Create a new data set
fi	Luo uusi tietokokonaisuus

en	Welcome
fi	Tervetuloa

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.
fi	Tämä kierros opastaa sinut luomaan oman tietokokonaisuutesi muutamassa yksinkertaisessa vaiheessa. Kaikki tallennetaan automaattisesti, joten voit sulkea tämän modaalin milloin tahansa ja jatkaa sitä.

en	General info about the data set
fi	Yleistä tietoa aineistosta

en	Choose a short but meaningful name for your data set and write a description.
fi	Valitse tietokokonaisuudellesi lyhyt mutta mielekäs nimi ja kirjoita kuvaus.

en	Name
fi	Nimi

en	Description
fi	Kuvaus

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.
fi	Bostonin talon hinta -datasarjaan kuuluu talon hinnan ennustaminen tuhansina dollareina talon ja sen naapuruston yksityiskohtien perusteella.

en	Choose 'regression' if you want to predict continous values like house or gas prices
fi	Valitse 'regressio', jos haluat ennustaa jatkuvia arvoja, kuten asuntojen tai kaasun hintoja.

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?)
fi	Valitse 'luokitus', jos haluat tietoa piirteen (piirteiden) kuulumisesta johonkin luokkaan (esim. mikä eläin näkyy tässä kuvassa? Koira, kissa vai hevonen?).

en	Choose a type
fi	Valitse tyyppi

en	Which data will be put into the neural network? Create arbitrary many features!
fi	Mitä tietoja neuroverkkoon syötetään? Luo mielivaltaisesti monta ominaisuutta!

en	Key
fi	Avain

en	1-6 capital letters
fi	1-6 isot kirjaimet

en	Weighted distances to five Boston employment centers
fi	Painotetut etäisyydet viiteen Bostonin työpaikkakeskukseen

en	Remove feature
fi	Poista ominaisuus

en	Add feature
fi	Lisää ominaisuus

en	What shall be the output of the network?
fi	Mikä on verkon ulostulo?

en	Median value of owner-occupied homes in $1000s
fi	Omistusasuntojen mediaaniarvo 1000 dollarissa.

en	an integer
fi	kokonaisluku

en	Animal was detected as a horse
fi	Eläin havaittiin hevoseksi

en	Remove class
fi	Poista luokka

en	Add class
fi	Lisää luokka

en	You are nearly done
fi	Olet melkein valmis

en	Now add your data in the following format
fi	Lisää nyt tietosi seuraavassa muodossa

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.
fi	Jokaisen rivin on edustettava yhtä sarjaa, joka sisältää piirteet ja etiketin. Erottele kohteet toisistaan pilkulla (välilyönnit ennen ja jälkeen pilkun ovat sallittuja). Viimeinen yksittäinen kohta edustaa aina merkintää, kun taas sitä edeltävät kohdat edustavat ominaisuuksia. Varmista, että liukulukuarvoissa käytetään vain pisteitä eikä pilkkuja. Jos sinulla on tietoja CSV-muodossa, voit liittää ne tähän, mutta varmista, että kaikki kommentit on poistettu.

en	Previous
fi	Edellinen

en	Next
fi	Seuraava

en	Validate and create
fi	Validoi ja luo

en	Manage data sets
fi	Tietoaineistojen hallinta

en	Currently selected
fi	Tällä hetkellä valittu

en	Permanently delete data set
fi	Poistaa tietokokonaisuuden pysyvästi

en	Select data set
fi	Valitse tietokokonaisuus

en	"Select a data set"
fi	"Valitse tietokokonaisuus"

en	Train
fi	Juna

en	Training completed!
fi	Koulutus suoritettu!

en	Feel free to continue training your model for some additional epochs which might get you even better results!
fi	Voit vapaasti jatkaa mallisi harjoittelua muutaman lisäepookin ajan, jolloin saat ehkä vielä parempia tuloksia!

en	Epochs

en	Number of iterations over the whole training data set
fi	Iteraatioiden määrä koko harjoitusaineiston osalta

en	Run
fi	Suorita

en	Train for 1 epoch
fi	Harjoittele 1 epookin ajan

en	Train for
fi	Kouluttaudu

en	epochs
fi	epookit

en	Epoch

en	Batch
fi	Erä

en	Metrics
fi	Mittarit

en	Loss: Categorical Crossentropy
fi	Tappio: kategorinen ristikkäistentropia

en	Accuracy: In what percentage of the tests was the right class predicted?
fi	Tarkkuus: Kuinka suuressa osassa testeistä ennustettiin oikea luokka?

en	Loss: Mean Squared Error
fi	Tappio: keskimääräinen neliövirhe

en	Error
fi	Virhe

en	What is the difference between the two lines in a graph?
fi	Mitä eroa on kuvaajan kahden viivan välillä?

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'.
fi	Jos val_..., metriikka lasketaan validointidatajoukosta, kun taas jos datassa ei ole etuliitettä val, metriikka lasketaan harjoitusdatajoukosta. Validointidatajoukon metriikkaa voidaan pitää merkityksellisempänä, koska verkko ei "tunne" tätä dataa.

en	Hyperparameters
fi	Hyperparametrit

en	Batch size
fi	Erän koko

en	Learning rate
fi	Oppimisnopeus

en	Dropout rate
fi	Keskeyttämisaste

en	Adjust the probability of neurons being deactivated during training
fi	Säädä neuronien deaktivoitumisen todennäköisyyttä harjoittelun aikana.

en	Predict
fi	Ennustaa

en	Predicted label
fi	Ennustettu etiketti

en	with a probability of
fi	todennäköisyydellä

en	Make another prediction
fi	Tee toinen ennuste

en	Actions
fi	Toimet

en	Duplicate
fi	Kaksoiskappaleet

en	Delete
fi	Poista

en	Activation function
fi	Aktivointitoiminto

en	The selected activation applies to all neurons in this layer.
fi	Valittu aktivointi koskee kaikkia tämän kerroksen neuroneja.

en	After calculating a neuron's value by adding up its weighted input values and its bias:
fi	Kun neuronin arvo on laskettu laskemalla yhteen sen painotetut tuloarvot ja sen harha:

en	Range of possible output values:
fi	Mahdollisten lähtöarvojen alue:

en	Neurons
fi	Neuronit

en	Remove
fi	Poista

en	Add
fi	Lisää

en	neurons
fi	neuronit

en	Update
fi	Päivitys

en	Incoming connections
fi	Saapuvat yhteydet

en	Select the layers that connect to this layer
fi	Valitse tähän kerrokseen liittyvät kerrokset

en	Assign feature to this layer. Hover over the feature keys in the opened dropdown menu for a description.
fi	Määritä ominaisuus tälle tasolle. Siirry avatussa pudotusvalikossa ominaisuuden avainten kohdalle kuvauksen saamiseksi.

en	Outgoing connections
fi	Lähtevät yhteydet

en	Select the layers this layer connects to
fi	Valitse kerrokset, joihin tämä kerros liittyy

en	Outgoing data
fi	Lähtevät tiedot

en	Neuron
fi	Neuroni

en	Corresponding layer:
fi	Vastaava kerros:

en	Assigned feature (input)
fi	Määritetty ominaisuus (tulo)

en	Inputs
fi	Tulot

en	- All neurons from
fi	- Kaikki neuronit

en	Label (output)
fi	Tarra (lähtö)

en	Outputs
fi	Lähdöt

en	Edge

en	Weight
fi	Paino

en	Failed to enter fullscreen mode.
fi	Koko näytön tilaan siirtyminen epäonnistui.

en	Loading
fi	Ladataan

en	Per capita crime rate by town
fi	Rikollisuuden määrä asukasta kohti kaupungeittain

en	Proportion of residential land zoned for lots over 25,000 sq.ft.
fi	Yli 25 000 neliöjalan tontteja varten kaavoitetun asuinalueen osuus.

en	Proportion of nonretail business acres per town
fi	Muiden kuin vähittäiskaupan liiketoiminta-alojen osuus kaupunkikohtaisesti

en	Charles River dummy variable (= 1 if tract bounds river; 0 otherwise)
fi	Charles River dummy-muuttuja (= 1, jos alue rajoittuu jokeen; 0 muuten).

en	Nitric oxides concentration (parts per 10 million)
fi	Typpioksidien pitoisuus (osia 10 miljoonaa kohti)

en	Average number of rooms per dwelling
fi	Huoneiden keskimääräinen lukumäärä asuntoa kohti

en	Proportion of owner-occupied units built prior to 1940
fi	Ennen vuotta 1940 rakennettujen omistusasuntojen osuus väestöstä.

en	Index of accessibility to radial highways
fi	Indeksi säteittäisten moottoriteiden saavutettavuudesta

en	Full-value property-tax rate per $10,000
fi	Kiinteistöveroprosentti 10 000 dollaria kohti täydestä arvosta.

en	Pupil-teacher ratio by town
fi	Oppilas-opettaja-suhde kaupungeittain

en	1000(Bk – 0.63)^2 where Bk is the proportion of blacks by town
fi	1000(Bk - 0.63)^2 jossa Bk on mustien osuus kaupungeittain.

en	% lower status of the population
fi	% väestön alempi asema

en	Pima Indians Diabetes
fi	Pima-intiaanit Diabetes

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.
fi	Pima Indians Diabetes -tietokantaan kuuluu diabeteksen puhkeamisen ennustaminen 5 vuoden kuluessa Pima Indians -väestön keskuudessa, kun on annettu lääketieteelliset tiedot. Kyseessä on binäärinen (2-luokkainen) luokitusongelma. Kunkin luokan havaintojen määrä ei ole tasapainossa. Havaintoja on 768, ja niissä on 8 syötemuuttujaa ja 1 lähtömuuttuja. Puuttuvien arvojen uskotaan olevan koodattu nolla-arvoilla.

en	Number of times pregnant
fi	Raskaana olevien kertojen lukumäärä

en	Plasma glucose concentration a 2 hours in an oral glucose tolerance test.
fi	Plasman glukoosipitoisuus a 2 tuntia oraalisessa glukoosin sietokokeessa.

en	Diastolic blood pressure (mm Hg)
fi	Diastolinen verenpaine (mm Hg)

en	Triceps skinfold thickness (mm)
fi	Triceps skinfoldin paksuus (mm)

en	2-Hour serum insulin (mu U/ml)
fi	2 tunnin seerumin insuliini (mu U/ml)

en	Body mass index (weight in kg/(height in m)^2)
fi	Painoindeksi (paino kg/(pituus m)^2).

en	Diabetes pedigree function
fi	Diabetes sukutaulutoiminto

en	Age (years)
fi	Ikä (vuotta)

en	Diabetes

en	Toggle Menu
fi	Toggle Valikko

en	Zoom in
fi	Suurenna

en	Zoom to network
fi	Zoomaa verkkoon

en	Zoom out
fi	Pienennä

en	Exit Fullscreen
fi	Poistu koko ruudusta

en	Fullscreen
fi	Koko näyttö

en	Start
fi	Aloita

en	Data set
fi	Tietoaineisto