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.
it	Si è deciso di addestrare un modello con la configurazione corrente. Come effetto, tutte le opzioni di modifica della configurazione sono state temporaneamente rimosse o disattivate per assicurarsi che la configurazione visualizzata sia la stessa utilizzata dal modello. Se si desidera modificare la configurazione, è necessario prima scartare il modello corrente. Se si scarta il modello, è possibile eseguire nuovamente le modifiche e addestrare un nuovo modello basato sulla nuova configurazione.

en	Discards the model, which gains you back your editing capabilities
it	Scartando il modello, si recuperano le capacità di modifica.

en	Discard
it	Scartare

en	Discard model
it	Modello di scarto

en	Layer
it	Strato

en	was deleted because no data could be assigned to it!
it	è stato cancellato perché non è stato possibile assegnargli alcun 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)
it	Un livello di input è un livello che si limita a prendere i dati forniti dall'esterno della rete e a passarli ai livelli successivi.

en	A dense layer, also called fully-connected layer, is a layer whose inside neurons connect to every neuron in the preceding layer.
it	Uno strato denso, detto anche strato completamente connesso, è uno strato i cui neuroni interni si connettono a ogni neurone dello strato precedente.

en	The selected layer can not be duplicated! Only a single output layer is currently supported!
it	Il livello selezionato non può essere duplicato! Attualmente è supportato solo un singolo livello di output!

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.
it	In questa simulazione, uno strato di uscita è un normale strato denso, dotato in più della capacità di far uscire dalla rete i dati in entrata.

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.
it	Poiché lo scopo di questo livello è quello di produrre una classificazione, dobbiamo combinarlo con una funzione di attivazione softmax per fornire una distribuzione di probabilità.

en	Get started
it	Iniziare

en	Import JSON configuration
it	Importazione della configurazione JSON

en	Intermediate
it	Intermedio

en	Classification
it	Classificazione

en	Feed Forward
it	Avanti

en	Boston House Pricing
it	Prezzi della Boston House

en	Regression
it	Regressione

en	Create
it	Creare

en	You can create a custom configuration by using the options in the corresponding right panels.
it	È possibile creare una configurazione personalizzata utilizzando le opzioni dei pannelli di destra corrispondenti.

en	Settings
it	Impostazioni

en	Configure which options the users of this widget are allowed to view and edit
it	Configurare le opzioni che gli utenti di questo widget possono visualizzare e modificare.

en	Reset

en	Set to default
it	Impostazione predefinita

en	Allow importing configurations
it	Consentire l'importazione di configurazioni

en	Show recommendations
it	Mostra le raccomandazioni

en	Allow exporting configurations
it	Consentire l'esportazione delle configurazioni

en	Network
it	Rete

en	Restrict layer types
it	Limitare i tipi di livello

en	Allow dense layers
it	Consentire strati densi

en	Editing

en	Allow adding and removing layers
it	Consente di aggiungere e rimuovere strati

en	Allow editing layers
it	Consentire la modifica dei livelli

en	Allow selecting the data flowing into input layers
it	Consente di selezionare i dati che confluiscono nei livelli di input.

en	Allow editing the number of neurons
it	Consente di modificare il numero di neuroni

en	Allow changing the activation function
it	Consente di modificare la funzione di attivazione

en	Allow reconnecting the layers with each other
it	Consente di ricollegare gli strati tra loro

en	Allow selecting a different data set
it	Consente di selezionare un set di dati diverso

en	Allow managing (creating new and deleting) data sets
it	Consente di gestire (creare e cancellare) i set di dati.

en	Show plots
it	Mostra trame

en	Training
it	Formazione

en	Allow editing hyperparameters
it	Consentire la modifica degli iperparametri

en	Allow editing the batch size
it	Consente di modificare la dimensione del lotto

en	Allow editing the learning rate
it	Consente di modificare il tasso di apprendimento

en	Allow editing the dropout rate
it	Consentire la modifica del tasso di abbandono

en	Important info
it	Informazioni importanti

en	Export
it	Esportazione

en	Export the current configuration to your local file system as a JSON file. Storing trained models is not supported.
it	Esportare la configurazione corrente nel file system locale come file JSON. La memorizzazione dei modelli addestrati non è supportata.

en	Keyboard shortcuts
it	Scorciatoie da tastiera

en	Deletes the currently selected layer
it	Elimina il livello attualmente selezionato

en	Duplicates the currently selected layer
it	Duplica il livello attualmente selezionato

en	Moves the currently selected layer
it	Sposta il livello attualmente selezionato

en	Q & A
it	DOMANDE E RISPOSTE

en	There are currently no help entries. If you publish the widget like this, the help section will be hidden.
it	Al momento non ci sono voci di aiuto. Se si pubblica il widget in questo modo, la sezione di aiuto sarà nascosta.

en	Update entry
it	Aggiornamento voce

en	Remove entry
it	Rimuovere la voce

en	Title
it	Titolo

en	Add entry
it	Aggiungi voce

en	About this app
it	Informazioni su questa applicazione

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.
it	Questa applicazione è stata sviluppata da Christian Koch, studente dell'Università RWTH di Aquisgrana, con il supporto di Frederic Salmen e della cattedra i9 dell'Università RWTH di Aquisgrana.

en	About the developer
it	Informazioni sullo sviluppatore

en	License
it	Licenza

en	All third-party data sets have been published under public domain
it	Tutti i set di dati di terze parti sono stati pubblicati sotto dominio pubblico.

en	Add layer
it	Aggiungi strato

en	Drag a layer anywhere to place it on the canvas
it	Trascinare un livello in qualsiasi punto per posizionarlo sull'area di disegno.

en	Output
it	Uscita

en	Clear
it	Libero

en	Clear network
it	Rete chiara

en	This will remove every layer from the network.
it	Questo rimuoverà ogni livello dalla rete.

en	Your network currently contains
it	La rete contiene attualmente

en	layers
it	strati

en	Your network is currently empty.
it	La rete è attualmente vuota.

en	You currently do not have an input layer. Drag one onto the canvas!
it	Al momento non esiste un livello di input. Trascinatene uno sulla tela!

en	You currently do not have an output layer. Drag one onto the canvas!
it	Al momento non esiste un livello di output. Trascinarne uno sulla tela!

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
it	Assicurarsi sempre di collegare i livelli in modo che ci sia un percorso dai livelli di ingresso a quelli di uscita! Pertanto, selezionare un livello nell'area di disegno e scegliere le connessioni in entrata o in uscita.

en	Features
it	Caratteristiche

en	Label
it	Etichetta

en	View raw data
it	Visualizza i dati grezzi

en	Click on an feature pill above to see the relation between this feature and the label in a plot
it	Fare clic su una colonna di caratteristiche in alto per vedere la relazione tra questa caratteristica e l'etichetta in un grafico.

en	plotted against
it	tracciato rispetto a

en	Plots
it	Trame

en	The progress you made in creating your own data set was successfully restored!
it	I progressi fatti nella creazione del proprio set di dati sono stati ripristinati con successo!

en	A data set with the same name already exists!
it	Esiste già un set di dati con lo stesso nome!

en	The provided data does not match the required format! Please check again
it	I dati forniti non corrispondono al formato richiesto! Si prega di ricontrollare

en	A new data set was successfully created and automatically selected!
it	Un nuovo set di dati è stato creato con successo e selezionato automaticamente!

en	Create a new data set
it	Creare un nuovo set di dati

en	Welcome
it	Benvenuti

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.
it	Questo tour vi guiderà nella creazione del vostro set di dati in pochi semplici passi. Tutto viene memorizzato automaticamente, per cui è possibile chiudere questa finestra modale in qualsiasi momento e riprenderla.

en	General info about the data set
it	Informazioni generali sul set di dati

en	Choose a short but meaningful name for your data set and write a description.
it	Scegliete un nome breve ma significativo per il vostro set di dati e scrivete una descrizione.

en	Name
it	Nome

en	Description
it	Descrizione

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.
it	Il set di dati sui prezzi delle case di Boston prevede la previsione del prezzo di una casa in migliaia di dollari in base ai dettagli della casa e del suo quartiere.

en	Choose 'regression' if you want to predict continous values like house or gas prices
it	Scegliere "regressione" se si vogliono prevedere valori continui, come i prezzi delle case 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?)
it	Scegliere "classificazione" se si vogliono informazioni sull'appartenenza delle caratteristiche a una classe (ad esempio, quale animale si vede in questa immagine? Un cane, un gatto o un cavallo?).

en	Choose a type
it	Scegliere un tipo

en	Which data will be put into the neural network? Create arbitrary many features!
it	Quali dati saranno inseriti nella rete neurale? Creare molte caratteristiche arbitrarie!

en	Key
it	Chiave

en	1-6 capital letters
it	1-6 lettere maiuscole

en	Weighted distances to five Boston employment centers
it	Distanze ponderate da cinque centri occupazionali di Boston

en	Remove feature
it	Rimuovere la funzione

en	Add feature
it	Aggiungi funzione

en	What shall be the output of the network?
it	Quale sarà l'output della rete?

en	Median value of owner-occupied homes in $1000s
it	Valore mediano delle case occupate dai proprietari in $1000

en	an integer
it	un numero intero

en	Animal was detected as a horse
it	L'animale è stato identificato come un cavallo

en	Remove class
it	Rimuovere la classe

en	Add class
it	Aggiungi classe

en	You are nearly done
it	Avete quasi finito

en	Now add your data in the following format
it	Ora aggiungete i vostri dati nel seguente 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.
it	Ogni riga deve rappresentare un set contenente le caratteristiche e l'etichetta. Separare gli elementi con una virgola (gli spazi prima e dopo la virgola vanno bene). L'ultimo elemento rappresenta sempre l'etichetta, mentre gli elementi precedenti rappresentano le caratteristiche. Assicurarsi di utilizzare solo punti e non virgole per i valori in virgola mobile. Se si dispone di dati in formato CSV, è possibile incollarli qui, ma assicurarsi di rimuovere tutti i commenti.

en	Previous
it	Precedente

en	Next
it	Avanti

en	Validate and create
it	Convalidare e creare

en	Manage data sets
it	Gestire i set di dati

en	Currently selected
it	Attualmente selezionato

en	Permanently delete data set
it	Eliminazione definitiva del set di dati

en	Select data set
it	Selezionare il set di dati

en	"Select a data set"
it	"Selezionare un set di dati"

en	Train
it	Treno

en	Training completed!
it	Formazione completata!

en	Feel free to continue training your model for some additional epochs which might get you even better results!
it	Sentitevi liberi di continuare ad addestrare il modello per altre epoche, in modo da ottenere risultati ancora migliori!

en	Epochs
it	Epoche

en	Number of iterations over the whole training data set
it	Numero di iterazioni sull'intero set di dati di addestramento

en	Run
it	Correre

en	Train for 1 epoch
it	Addestramento per 1 epoca

en	Train for
it	Allenarsi per

en	epochs
it	epoche

en	Epoch
it	Epoca

en	Batch
it	Lotto

en	Metrics
it	Metriche

en	Loss: Categorical Crossentropy
it	Perdita: crossentropia categoriale

en	Accuracy: In what percentage of the tests was the right class predicted?
it	Accuratezza: in quale percentuale dei test è stata prevista la classe giusta?

en	Loss: Mean Squared Error
it	Perdita: errore quadratico medio

en	Error
it	Errore

en	What is the difference between the two lines in a graph?
it	Qual è la differenza tra le due linee di un grafico?

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'.
it	Per val_..., la metrica è calcolata sul set di dati di validazione, mentre per i dati senza val come prefisso la metrica è calcolata sul set di dati di addestramento. Le metriche per l'insieme di dati di validazione possono essere considerate più significative, poiché si tratta di dati che la rete non "conosce".

en	Hyperparameters
it	Iperparametri

en	Batch size
it	Dimensione del lotto

en	Learning rate
it	Tasso di apprendimento

en	Dropout rate
it	Tasso di abbandono

en	Adjust the probability of neurons being deactivated during training
it	Regolare la probabilità di disattivazione dei neuroni durante l'addestramento.

en	Predict
it	Prevedere

en	Predicted label
it	Etichetta prevista

en	with a probability of
it	con una probabilità di

en	Make another prediction
it	Fare un'altra previsione

en	Actions
it	Azioni

en	Duplicate
it	Duplicato

en	Delete
it	Cancellare

en	Activation function
it	Funzione di attivazione

en	The selected activation applies to all neurons in this layer.
it	L'attivazione selezionata si applica a tutti i neuroni di questo livello.

en	After calculating a neuron's value by adding up its weighted input values and its bias:
it	Dopo aver calcolato il valore di un neurone sommando i suoi valori di ingresso ponderati e il suo bias:

en	Range of possible output values:
it	Gamma di valori di uscita possibili:

en	Neurons
it	Neuroni

en	Remove
it	Rimuovere

en	Add
it	Aggiungi

en	neurons
it	neuroni

en	Update
it	Aggiornamento

en	Incoming connections
it	Connessioni in entrata

en	Select the layers that connect to this layer
it	Selezionare i livelli che si collegano a questo livello

en	Assign feature to this layer. Hover over the feature keys in the opened dropdown menu for a description.
it	Assegna una caratteristica a questo livello. Passare il mouse sulle chiavi della caratteristica nel menu a discesa aperto per ottenere una descrizione.

en	Outgoing connections
it	Connessioni in uscita

en	Select the layers this layer connects to
it	Selezionare i livelli a cui questo livello si collega

en	Outgoing data
it	Dati in uscita

en	Neuron
it	Neurone

en	Corresponding layer:
it	Strato corrispondente:

en	Assigned feature (input)
it	Funzione assegnata (ingresso)

en	Inputs
it	Ingressi

en	- All neurons from
it	- Tutti i neuroni di

en	Label (output)
it	Etichetta (uscita)

en	Outputs
it	Uscite

en	Edge
it	Bordo

en	Weight
it	Peso

en	Failed to enter fullscreen mode.
it	Impossibile accedere alla modalità a schermo intero.

en	Loading
it	Caricamento

en	Per capita crime rate by town
it	Tasso di criminalità pro capite per città

en	Proportion of residential land zoned for lots over 25,000 sq.ft.
it	Percentuale di terreni residenziali suddivisi in zone per lotti superiori a 25.000 piedi quadrati.

en	Proportion of nonretail business acres per town
it	Percentuale di ettari di attività commerciali non al dettaglio per città

en	Charles River dummy variable (= 1 if tract bounds river; 0 otherwise)
it	Variabile dummy fiume Charles (= 1 se il tratto costeggia il fiume; 0 altrimenti)

en	Nitric oxides concentration (parts per 10 million)
it	Concentrazione di ossidi di azoto (parti per 10 milioni)

en	Average number of rooms per dwelling
it	Numero medio di stanze per abitazione

en	Proportion of owner-occupied units built prior to 1940
it	Percentuale di unità immobiliari occupate da proprietari costruite prima del 1940

en	Index of accessibility to radial highways
it	Indice di accessibilità alle autostrade radiali

en	Full-value property-tax rate per $10,000
it	Aliquota dell'imposta sulla proprietà a valore pieno per 10.000 dollari

en	Pupil-teacher ratio by town
it	Rapporto alunni-insegnanti per città

en	1000(Bk – 0.63)^2 where Bk is the proportion of blacks by town
it	1000(Bk - 0,63)^2 dove Bk è la percentuale di neri per città

en	% lower status of the population
it	% di status inferiore della popolazione

en	Pima Indians Diabetes
it	Diabete degli indiani 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.
it	L'insieme di dati Pima Indians Diabetes prevede la previsione dell'insorgenza del diabete entro 5 anni negli indiani Pima, dati i dati medici. Si tratta di un problema di classificazione binaria (a due classi). Il numero di osservazioni per ciascuna classe non è bilanciato. Ci sono 768 osservazioni con 8 variabili di input e 1 variabile di output. Si ritiene che i valori mancanti siano codificati con valori pari a zero.

en	Number of times pregnant
it	Numero di gravidanze

en	Plasma glucose concentration a 2 hours in an oral glucose tolerance test.
it	Concentrazione plasmatica di glucosio a 2 ore in un test di tolleranza al glucosio orale.

en	Diastolic blood pressure (mm Hg)
it	Pressione arteriosa diastolica (mm Hg)

en	Triceps skinfold thickness (mm)
it	Spessore della plica cutanea tricipitale (mm)

en	2-Hour serum insulin (mu U/ml)
it	Insulina sierica a 2 ore (mu U/ml)

en	Body mass index (weight in kg/(height in m)^2)
it	Indice di massa corporea (peso in kg/(altezza in m)^2)

en	Diabetes pedigree function
it	Funzione pedigree del diabete

en	Age (years)
it	Età (anni)

en	Diabetes
it	Diabete

en	Toggle Menu
it	Menu a tendina

en	Zoom in
it	Ingrandimento

en	Zoom to network
it	Zoom sulla rete

en	Zoom out

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it	Esci dallo schermo intero

en	Fullscreen
it	Schermo intero

en	Start
it	Inizio

en	Data set
it	Set di dati