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.
hu	Úgy döntött, hogy a jelenlegi konfigurációval képez egy modellt. Ennek hatására a konfiguráció szerkesztésére szolgáló összes lehetőség ideiglenesen eltávolításra vagy letiltásra került, hogy megbizonyosodjon arról, hogy az Ön által látott konfiguráció ugyanaz a konfiguráció, mint amit a modell használ. Ha változtatni szeretne a konfiguráción, akkor először el kell dobnia az aktuális modellt. Ha eldobja a modelljét, újra elvégezheti a módosításokat, és az új konfiguráció alapján új modellt képezhet ki.

en	Discards the model, which gains you back your editing capabilities
hu	Elveti a modellt, ami visszanyeri a szerkesztési képességeit.

en	Discard
hu	Dobja el a

en	Discard model
hu	Selejtezhető modell

en	Layer
hu	Réteg

en	was deleted because no data could be assigned to it!
hu	törlésre került, mert nem lehetett hozzá adatot rendelni!

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)
hu	A bemeneti réteg egy olyan réteg, amely csak a hálózaton kívülről érkező adatokat veszi át, és továbbítja a következő réteg(ek)nek.

en	A dense layer, also called fully-connected layer, is a layer whose inside neurons connect to every neuron in the preceding layer.
hu	A sűrű réteg, más néven teljesen összekapcsolt réteg, olyan réteg, amelynek belső neuronjai az előző réteg minden neuronjához kapcsolódnak.

en	The selected layer can not be duplicated! Only a single output layer is currently supported!
hu	A kijelölt réteget nem lehet duplikálni! Jelenleg csak egyetlen kimeneti réteg támogatott!

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.
hu	A kimeneti réteg ebben a szimulációban csak egy normál sűrű réteg, kiegészítve azzal a képességgel, hogy a bejövő adatokat ki tudja adni a hálózatból.

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.
hu	Mivel ennek a rétegnek az a célja, hogy osztályozást adjon ki, ezért egy softmax aktiválási függvénnyel kell kombinálnunk, hogy valószínűségi eloszlást adjon.

en	Get started
hu	Kezdje el

en	Import JSON configuration
hu	JSON konfiguráció importálása

en	Intermediate
hu	Középszintű

en	Classification
hu	Osztályozás

en	Feed Forward

en	Boston House Pricing
hu	Boston House árképzés

en	Regression
hu	Regresszió

en	Create
hu	Hozzon létre

en	You can create a custom configuration by using the options in the corresponding right panels.
hu	Egyéni konfigurációt hozhat létre a megfelelő jobb oldali panelen található opciók segítségével.

en	Settings
hu	Beállítások

en	Configure which options the users of this widget are allowed to view and edit
hu	Annak beállítása, hogy a widget felhasználói milyen beállításokat láthatnak és szerkeszthetnek.

en	Reset

en	Set to default
hu	Alapértelmezettre állítva

en	Allow importing configurations
hu	Konfigurációk importálásának engedélyezése

en	Show recommendations
hu	Ajánlások megjelenítése

en	Allow exporting configurations
hu	Konfigurációk exportálásának engedélyezése

en	Network
hu	Hálózat

en	Restrict layer types
hu	Rétegtípusok korlátozása

en	Allow dense layers
hu	Engedélyezze a sűrű rétegeket

en	Editing
hu	Szerkesztés

en	Allow adding and removing layers
hu	Lehetővé teszi a rétegek hozzáadását és eltávolítását

en	Allow editing layers
hu	Rétegek szerkesztésének engedélyezése

en	Allow selecting the data flowing into input layers
hu	Lehetővé teszi a bemeneti rétegekbe áramló adatok kiválasztását

en	Allow editing the number of neurons
hu	Lehetővé teszi a neuronok számának szerkesztését

en	Allow changing the activation function
hu	Lehetővé teszi az aktiválási függvény megváltoztatását

en	Allow reconnecting the layers with each other
hu	Lehetővé teszi a rétegek újbóli összekapcsolását egymással

en	Allow selecting a different data set
hu	Másik adatkészlet kiválasztásának lehetővé tétele

en	Allow managing (creating new and deleting) data sets
hu	Lehetővé teszi az adatkészletek kezelését (újak létrehozását és törlését).

en	Show plots
hu	Diagramok megjelenítése

en	Training
hu	Képzés

en	Allow editing hyperparameters
hu	Hiperparaméterek szerkesztésének engedélyezése

en	Allow editing the batch size
hu	A tételméret szerkesztésének engedélyezése

en	Allow editing the learning rate
hu	A tanulási sebesség szerkesztésének lehetővé tétele

en	Allow editing the dropout rate
hu	Lehetővé teszi a lemorzsolódási arány szerkesztését

en	Important info
hu	Fontos információ

en	Export
hu	Exportálás

en	Export the current configuration to your local file system as a JSON file. Storing trained models is not supported.
hu	Az aktuális konfiguráció exportálása a helyi fájlrendszerbe JSON fájlként. A betanított modellek tárolása nem támogatott.

en	Keyboard shortcuts
hu	Billentyűzet gyorsbillentyűk

en	Deletes the currently selected layer
hu	Törli az aktuálisan kiválasztott réteget

en	Duplicates the currently selected layer
hu	Az aktuálisan kijelölt réteg duplikálása

en	Moves the currently selected layer
hu	Az aktuálisan kiválasztott réteg áthelyezése

en	Q & A

en	There are currently no help entries. If you publish the widget like this, the help section will be hidden.
hu	Jelenleg nincsenek súgóbejegyzések. Ha így teszi közzé a widgetet, a súgó rész el lesz rejtve.

en	Update entry
hu	Frissítés bejegyzés

en	Remove entry
hu	Bejegyzés eltávolítása

en	Title
hu	Cím

en	Add entry
hu	Bejegyzés hozzáadása

en	About this app
hu	Erről az alkalmazásról

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.
hu	Ezt az alkalmazást Christian Koch, az RWTH Aachen Egyetem hallgatója fejlesztette ki Frederic Salmen és az RWTH Aachen Egyetem i9 tanszékének támogatásával.

en	About the developer
hu	A fejlesztőről

en	License
hu	Licenc

en	All third-party data sets have been published under public domain
hu	Valamennyi harmadik féltől származó adatkészletet közkinccsé tették.

en	Add layer
hu	Réteg hozzáadása

en	Drag a layer anywhere to place it on the canvas
hu	Húzza a réteget bárhová a vásznon való elhelyezéséhez.

en	Output
hu	Kimenet

en	Clear
hu	Tiszta

en	Clear network
hu	Tiszta hálózat

en	This will remove every layer from the network.
hu	Ezzel minden réteget eltávolít a hálózatból.

en	Your network currently contains
hu	Az Ön hálózata jelenleg a következőket tartalmazza

en	layers
hu	rétegek

en	Your network is currently empty.
hu	Az Ön hálózata jelenleg üres.

en	You currently do not have an input layer. Drag one onto the canvas!
hu	Jelenleg nincs bemeneti réteg. Húzzon egyet a vászonra!

en	You currently do not have an output layer. Drag one onto the canvas!
hu	Jelenleg nincs kimeneti réteg. Húzzon egyet a vászonra!

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
hu	Mindig ügyeljünk arra, hogy a rétegeket úgy kössük össze, hogy a bemeneti réteg(ek)től a kimeneti rétegig mindig legyen útvonal! Ezért válasszon ki egy réteget a vásznon, és válassza ki a bejövő vagy kimenő kapcsolatait.

en	Features
hu	Jellemzők

en	Label
hu	Címke

en	View raw data
hu	Nyers adatok megtekintése

en	Click on an feature pill above to see the relation between this feature and the label in a plot
hu	Kattintson egy fenti jellemzőpillére, hogy megnézze a kapcsolatot a jellemző és a címke között egy ábrán.

en	plotted against
hu	ábrázolva a

en	Plots
hu	Telkek

en	The progress you made in creating your own data set was successfully restored!
hu	A saját adathalmaz létrehozásában elért előrehaladás sikeresen helyreállt!

en	A data set with the same name already exists!
hu	Ugyanilyen nevű adathalmaz már létezik!

en	The provided data does not match the required format! Please check again
hu	A megadott adatok nem felelnek meg az előírt formátumnak! Kérjük, ellenőrizze újra

en	A new data set was successfully created and automatically selected!
hu	Sikeresen létrehoztunk egy új adathalmazt, és automatikusan kiválasztottuk!

en	Create a new data set
hu	Új adathalmaz létrehozása

en	Welcome
hu	Üdvözöljük

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.
hu	Ez a túra néhány egyszerű lépésben végigvezeti Önt saját adathalmazának létrehozásán. Minden automatikusan tárolódik, így ezt a modált bármikor bezárhatja és folytathatja.

en	General info about the data set
hu	Általános információk az adatkészletről

en	Choose a short but meaningful name for your data set and write a description.
hu	Válasszon egy rövid, de értelmes nevet az adathalmazának, és írjon egy leírást.

en	Name
hu	Név

en	Description
hu	Leírás

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.
hu	A bostoni házár-adatsor magában foglalja a ház árának előrejelzését ezer dollárban, a ház és a környék adatai alapján.

en	Choose 'regression' if you want to predict continous values like house or gas prices
hu	Válassza a 'regresszió' lehetőséget, ha folyamatos értékeket, például a ház- vagy gázárakat szeretné megjósolni.

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?)
hu	Válassza az "osztályozás" lehetőséget, ha információt szeretne kapni a jellemző(k) osztályba sorolásáról (pl. milyen állat látható ezen a képen? Kutya, macska vagy ló?).

en	Choose a type
hu	Válasszon egy típust

en	Which data will be put into the neural network? Create arbitrary many features!
hu	Milyen adatok kerülnek a neurális hálózatba? Hozzon létre tetszőlegesen sok jellemzőt!

en	Key
hu	Kulcs

en	1-6 capital letters
hu	1-6 nagybetű

en	Weighted distances to five Boston employment centers
hu	Öt bostoni foglalkoztatási központ súlyozott távolsága

en	Remove feature
hu	Funkció eltávolítása

en	Add feature
hu	Funkció hozzáadása

en	What shall be the output of the network?
hu	Mi legyen a hálózat kimenete?

en	Median value of owner-occupied homes in $1000s
hu	A saját tulajdonú lakások mediánértéke 1000 dollárban kifejezve

en	an integer
hu	egész szám

en	Animal was detected as a horse
hu	Az állatot lóként észlelték

en	Remove class
hu	Osztály eltávolítása

en	Add class
hu	Osztály hozzáadása

en	You are nearly done
hu	Majdnem kész vagy

en	Now add your data in the following format
hu	Most adjuk hozzá az adatokat a következő formátumban

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.
hu	Minden sornak egy olyan halmazt kell képviselnie, amely tartalmazza a jellemzőket és a címkét. Az elemeket vesszővel válassza el egymástól (a vessző előtti és utáni szóközök is megfelelnek). Az utolsó elem mindig a címkét, míg az előtte lévő elemek a jellemzőket képviselik. A lebegőpontos értékeknél csak pontokat használjon, vesszőt ne. Ha az adatok CSV formátumban vannak, akkor egyszerűen beillesztheti ide, de ügyeljen arra, hogy minden megjegyzést távolítson el.

en	Previous
hu	Előző

en	Next
hu	Következő

en	Validate and create
hu	Validálás és létrehozás

en	Manage data sets
hu	Adatkészletek kezelése

en	Currently selected
hu	Jelenleg kiválasztott

en	Permanently delete data set
hu	Adatkészlet végleges törlése

en	Select data set
hu	Adatkészlet kiválasztása

en	"Select a data set"
hu	"Adatkészlet kiválasztása"

en	Train
hu	Vonat

en	Training completed!
hu	A képzés befejeződött!

en	Feel free to continue training your model for some additional epochs which might get you even better results!
hu	Nyugodtan folytassa a modell edzését néhány további epochán keresztül, ami még jobb eredményeket hozhat!

en	Epochs
hu	Korszakok

en	Number of iterations over the whole training data set
hu	Az ismétlések száma a teljes képzési adathalmazon keresztül

en	Run
hu	Fuss

en	Train for 1 epoch
hu	1 epochára való edzés

en	Train for
hu	Vonat a

en	epochs
hu	epochák

en	Epoch
hu	Epocha

en	Batch

en	Metrics
hu	Mérőszámok

en	Loss: Categorical Crossentropy
hu	Veszteség: kategorikus kereszttentrópia

en	Accuracy: In what percentage of the tests was the right class predicted?
hu	Pontosság: A tesztek hány százalékában jósolta meg a megfelelő osztályt?

en	Loss: Mean Squared Error
hu	Veszteség: átlagos négyzetes hiba

en	Error
hu	Hiba

en	What is the difference between the two lines in a graph?
hu	Mi a különbség a grafikon két vonala között?

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'.
hu	A val_... esetében a metrika a validációs adathalmazra kerül kiszámításra, míg a val előtag nélküli adatok esetében a metrika a képzési adathalmazra kerül kiszámításra. A validálási adathalmazra vonatkozó metrikák értelmesebbnek tekinthetők, mivel ezek azok az adatok, amelyeket a hálózat nem "ismer".

en	Hyperparameters
hu	Hiperparaméterek

en	Batch size
hu	Tétel mérete

en	Learning rate
hu	Tanulási arány

en	Dropout rate
hu	Kiesési arány

en	Adjust the probability of neurons being deactivated during training
hu	A neuronok kikapcsolásának valószínűségének beállítása a tréning során

en	Predict
hu	Előrejelzés

en	Predicted label
hu	Előre jelzett címke

en	with a probability of
hu	a következő valószínűséggel

en	Make another prediction
hu	Készítsen még egy jóslatot

en	Actions
hu	Tevékenységek

en	Duplicate
hu	Duplikátum

en	Delete
hu	Törölje a címet.

en	Activation function
hu	Aktiválási funkció

en	The selected activation applies to all neurons in this layer.
hu	A kiválasztott aktiválás a réteg összes neuronjára vonatkozik.

en	After calculating a neuron's value by adding up its weighted input values and its bias:
hu	Miután kiszámította egy neuron értékét a súlyozott bemeneti értékek és a torzítás összegzésével:

en	Range of possible output values:
hu	A lehetséges kimeneti értékek tartománya:

en	Neurons
hu	Neuronok

en	Remove
hu	Távolítsa el a

en	Add

en	neurons
hu	neuronok

en	Update
hu	Frissítés

en	Incoming connections
hu	Bejövő kapcsolatok

en	Select the layers that connect to this layer
hu	Válassza ki az ehhez a réteghez kapcsolódó rétegeket

en	Assign feature to this layer. Hover over the feature keys in the opened dropdown menu for a description.
hu	A funkció hozzárendelése ehhez a réteghez. A megnyílt legördülő menüben a funkciókulcsok fölé mozgatva megjelenik a leírás.

en	Outgoing connections
hu	Kimenő kapcsolatok

en	Select the layers this layer connects to
hu	Válassza ki azokat a rétegeket, amelyekhez ez a réteg kapcsolódik

en	Outgoing data
hu	Kimenő adatok

en	Neuron

en	Corresponding layer:
hu	Megfelelő réteg:

en	Assigned feature (input)
hu	Hozzárendelt funkció (bemenet)

en	Inputs
hu	Bemenetek

en	- All neurons from
hu	- Minden neuron a

en	Label (output)
hu	Címke (kimenet)

en	Outputs
hu	Kimenetek

en	Edge

en	Weight
hu	Súly

en	Failed to enter fullscreen mode.
hu	Nem sikerült teljes képernyős módba lépni.

en	Loading
hu	Betöltés

en	Per capita crime rate by town
hu	Az egy főre jutó bűnözési ráta városonként

en	Proportion of residential land zoned for lots over 25,000 sq.ft.
hu	A 25 000 négyzetméter feletti telkek számára kijelölt lakóterületek aránya.

en	Proportion of nonretail business acres per town
hu	A nem kiskereskedelmi célú üzleti területek aránya városonként

en	Charles River dummy variable (= 1 if tract bounds river; 0 otherwise)
hu	Charles River dummy változó (= 1, ha a traktus folyót határol; 0 egyébként)

en	Nitric oxides concentration (parts per 10 million)
hu	Nitrogén-oxidok koncentrációja (10 millió részecske)

en	Average number of rooms per dwelling
hu	Lakásonkénti átlagos szobaszám

en	Proportion of owner-occupied units built prior to 1940
hu	Az 1940 előtt épült, saját tulajdonú lakások aránya

en	Index of accessibility to radial highways
hu	A sugárirányú autópályák megközelíthetőségének indexe

en	Full-value property-tax rate per $10,000
hu	Teljes értékű ingatlanadó mértéke 10 000 dollárra vetítve

en	Pupil-teacher ratio by town
hu	Tanuló-tanár arány városonként

en	1000(Bk – 0.63)^2 where Bk is the proportion of blacks by town
hu	1000(Bk - 0,63)^2 ahol Bk a feketék aránya városonként

en	% lower status of the population
hu	% a lakosság alacsonyabb státusza

en	Pima Indians Diabetes
hu	Pima indiánok Cukorbetegség

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.
hu	A Pima indiánok diabétesz adathalmaza magában foglalja a diabétesz 5 éven belüli kialakulásának előrejelzését a Pima indiánoknál adott orvosi adatok alapján. Ez egy bináris (2 osztályú) osztályozási probléma. Az egyes osztályokhoz tartozó megfigyelések száma nem kiegyensúlyozott. 768 megfigyelés van 8 bemeneti változóval és 1 kimeneti változóval. A hiányzó értékeket vélhetően nulla értékekkel kódoljuk.

en	Number of times pregnant
hu	Terhességek száma

en	Plasma glucose concentration a 2 hours in an oral glucose tolerance test.
hu	A plazma glükózkoncentrációja a 2 órás orális glükóztolerancia teszt során.

en	Diastolic blood pressure (mm Hg)
hu	Diasztolés vérnyomás (mm Hg)

en	Triceps skinfold thickness (mm)
hu	Tricepsz bőrredő vastagsága (mm)

en	2-Hour serum insulin (mu U/ml)
hu	2 órás szérum inzulin (mu U/ml)

en	Body mass index (weight in kg/(height in m)^2)
hu	Testtömegindex (testsúly kg-ban/(magasság m-ben)^2)

en	Diabetes pedigree function
hu	Diabetes törzskönyvi funkció

en	Age (years)
hu	Életkor (év)

en	Diabetes
hu	Cukorbetegség

en	Toggle Menu

en	Zoom in
hu	Nagyítás

en	Zoom to network
hu	Nagyítás a hálózatra

en	Zoom out
hu	Kicsinyítés

en	Exit Fullscreen
hu	Teljes képernyőből kilépés

en	Fullscreen
hu	Teljes képernyő

en	Start
hu	Indítsa el a oldalt.

en	Data set
hu	Adatsor