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.
ja	現在の構成でモデルをトレーニングすることにしました。その効果として、表示されるコンフィギュレーションがモデルが使用するコンフィギュレーションと同じであることを確認するために、コンフィギュレーションを編集するためのすべてのオプションが一時的に削除または無効になりました。設定を変更したい場合は、まず現在のモデルを破棄する必要があります。モデルを破棄すれば、再び変更を行うことができ、新しいコンフィギュレーションに基づいて新しいモデルをトレーニングすることができます。

en	Discards the model, which gains you back your editing capabilities
ja	モデルを破棄し、編集機能を取り戻します。

en	Discard
ja	廃棄

en	Discard model
ja	廃棄モデル

en	Layer
ja	レイヤー

en	was deleted because no data could be assigned to it!
ja	が削除された！

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)
ja	入力レイヤーは、ネットワークの外部から提供されたデータを受け取り、次のレイヤーに渡すだけのレイヤーである。

en	A dense layer, also called fully-connected layer, is a layer whose inside neurons connect to every neuron in the preceding layer.
ja	密な層は完全接続層とも呼ばれ、その内部のニューロンは前の層のすべてのニューロンと接続している。

en	The selected layer can not be duplicated! Only a single output layer is currently supported!
ja	選択したレイヤーは複製できません！現在、単一の出力レイヤーのみがサポートされています！

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.
ja	このシミュレーションにおける出力層とは、通常の密な層に、入力されたデータをネットワークから出力する機能を追加したものである。

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.
ja	この層の目的は分類を出力することなので、確率分布を提供するためにソフトマックス活性化関数と組み合わせるべきである。

en	Get started
ja	スタート

en	Import JSON configuration
ja	JSON設定のインポート

en	Intermediate
ja	中級

en	Classification
ja	分類

en	Feed Forward
ja	フィード・フォワード

en	Boston House Pricing
ja	ボストン・ハウス料金

en	Regression
ja	回帰

en	Create
ja	作成

en	You can create a custom configuration by using the options in the corresponding right panels.
ja	対応する右パネルのオプションを使用して、カスタム設定を作成できます。

en	Settings
ja	設定

en	Configure which options the users of this widget are allowed to view and edit
ja	このウィジェットのユーザーに表示と編集を許可するオプションを設定する。

en	Reset
ja	リセット

en	Set to default
ja	デフォルト設定

en	Allow importing configurations
ja	コンフィギュレーションのインポートを許可する

en	Show recommendations
ja	ショーのおすすめ

en	Allow exporting configurations
ja	設定のエクスポートを許可する

en	Network
ja	ネットワーク

en	Restrict layer types
ja	レイヤーの種類を制限する

en	Allow dense layers
ja	密度の高いレイヤーを可能にする

en	Editing
ja	編集

en	Allow adding and removing layers
ja	レイヤーの追加と削除が可能

en	Allow editing layers
ja	レイヤーの編集を許可する

en	Allow selecting the data flowing into input layers
ja	入力レイヤーに流れるデータを選択できるようにする

en	Allow editing the number of neurons
ja	ニューロン数の編集を許可する

en	Allow changing the activation function
ja	活性化関数の変更を許可する

en	Allow reconnecting the layers with each other
ja	レイヤー間の再接続を可能にする

en	Allow selecting a different data set
ja	別のデータセットを選択できるようにする

en	Allow managing (creating new and deleting) data sets
ja	データセットの管理（新規作成と削除）が可能

en	Show plots
ja	プロットを表示

en	Training
ja	トレーニング

en	Allow editing hyperparameters
ja	ハイパーパラメータの編集を許可する

en	Allow editing the batch size
ja	バッチサイズの編集を許可する

en	Allow editing the learning rate
ja	学習率の編集を許可する

en	Allow editing the dropout rate
ja	退学率の編集を許可する

en	Important info
ja	重要情報

en	Export
ja	輸出

en	Export the current configuration to your local file system as a JSON file. Storing trained models is not supported.
ja	現在の設定をJSONファイルとしてローカルファイルシステムにエクスポートします。学習済みモデルの保存はサポートされていません。

en	Keyboard shortcuts
ja	キーボードショートカット

en	Deletes the currently selected layer
ja	現在選択されているレイヤーを削除します。

en	Duplicates the currently selected layer
ja	現在選択されているレイヤーを複製します。

en	Moves the currently selected layer
ja	現在選択されているレイヤーを移動します。

en	Q & A
ja	質疑応答

en	There are currently no help entries. If you publish the widget like this, the help section will be hidden.
ja	現在、ヘルプエントリはありません。このようにウィジェットを公開すると、ヘルプセクションは非表示になります。

en	Update entry
ja	エントリーを更新

en	Remove entry
ja	エントリーを削除する

en	Title
ja	タイトル

en	Add entry
ja	エントリーの追加

en	About this app
ja	このアプリについて

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.
ja	このアプリは、RWTHアーヘン大学の学生であるクリスチャン・コッホが、フレデリック・サルメンとRWTHアーヘン大学のi9講座の支援を受けて開発した。

en	About the developer
ja	開発者について

en	License
ja	ライセンス

en	All third-party data sets have been published under public domain
ja	サードパーティのデータセットはすべてパブリックドメインで公開されている。

en	Add layer
ja	レイヤーを追加する

en	Drag a layer anywhere to place it on the canvas
ja	レイヤーを任意の場所にドラッグして、キャンバス上に配置します。

en	Output
ja	出力

en	Clear
ja	クリア

en	Clear network
ja	クリアネットワーク

en	This will remove every layer from the network.
ja	これでネットワークからすべてのレイヤーが削除される。

en	Your network currently contains
ja	あなたのネットワークには現在

en	layers
ja	レイヤーズ

en	Your network is currently empty.
ja	現在、ネットワークは空です。

en	You currently do not have an input layer. Drag one onto the canvas!
ja	現在、入力レイヤーがありません。キャンバスにドラッグしてください！

en	You currently do not have an output layer. Drag one onto the canvas!
ja	現在、出力レイヤーがありません。キャンバスにドラッグしてください！

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
ja	常に、入力レイヤーから出力レイヤーへのパスがあるように、レイヤーを接続してください！そのため、キャンバスでレイヤーを選択し、入出力接続を選択します。

en	Features
ja	特徴

en	Label
ja	ラベル

en	View raw data
ja	生データを見る

en	Click on an feature pill above to see the relation between this feature and the label in a plot
ja	上のフィーチャーピルをクリックすると、そのフィーチャーとラベルの関係をプロットで見ることができます。

en	plotted against
ja	に対するプロット

en	Plots
ja	プロット

en	The progress you made in creating your own data set was successfully restored!
ja	自分のデータセットを作成するために行った進捗は、正常に復元されました！

en	A data set with the same name already exists!
ja	同じ名前のデータセットがすでに存在する！

en	The provided data does not match the required format! Please check again
ja	提供されたデータが必要な形式と一致しません！再度ご確認ください。

en	A new data set was successfully created and automatically selected!
ja	新しいデータセットが正常に作成され、自動的に選択された！

en	Create a new data set
ja	新しいデータセットを作成する

en	Welcome
ja	ようこそ

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.
ja	このツアーでは、簡単なステップで独自のデータセットを作成する方法をご案内します。すべて自動的に保存されますので、いつでもこのモーダルを閉じて再開することができます。

en	General info about the data set
ja	データセットに関する一般情報

en	Choose a short but meaningful name for your data set and write a description.
ja	データセットに短くても意味のある名前を選び、説明を書く。

en	Name
ja	名称

en	Description
ja	説明

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.
ja	ボストン住宅価格データセットでは、住宅とその近隣の詳細が与えられた場合、住宅価格を数千ドル単位で予測する。

en	Choose 'regression' if you want to predict continous values like house or gas prices
ja	住宅価格やガソリン価格のような継続的な値を予測したい場合は、「回帰」を選択する。

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?)
ja	この画像にどのような動物が写っているか（犬、猫、馬など）。

en	Choose a type
ja	タイプを選ぶ

en	Which data will be put into the neural network? Create arbitrary many features!
ja	どのデータをニューラルネットワークに入れるか？任意の特徴量を作る！

en	Key
ja	キー

en	1-6 capital letters
ja	大文字1～6文字

en	Weighted distances to five Boston employment centers
ja	ボストンの5つの雇用センターまでの距離

en	Remove feature
ja	機能の削除

en	Add feature
ja	機能追加

en	What shall be the output of the network?
ja	ネットワークの出力は？

en	Median value of owner-occupied homes in $1000s
ja	1000ドル台の持ち家の中央値

en	an integer
ja	整数

en	Animal was detected as a horse
ja	馬として検出される

en	Remove class
ja	クラス削除

en	Add class
ja	クラス追加

en	You are nearly done
ja	もう少しで終わる

en	Now add your data in the following format
ja	次のフォーマットでデータを追加する。

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.
ja	各行は、特徴とラベルを含む1つのセットを表す必要があります。項目はカンマで区切る（カンマの前後は空白でもよい）。最後の項目は常にラベルを表し、その前の項目は特徴を表す。浮動小数点値には、必ずドットのみを使用し、カンマは使用しないでください。CSV形式のデータがある場合は、ここに貼り付けてもかまいませんが、コメントは必ず削除してください。

en	Previous
ja	前へ

en	Next
ja	次のページ

en	Validate and create
ja	検証および作成

en	Manage data sets
ja	データセットの管理

en	Currently selected
ja	現在選択中

en	Permanently delete data set
ja	データセットの永久削除

en	Select data set
ja	データセットの選択

en	"Select a data set"
ja	「データセットの選択

en	Train
ja	電車

en	Training completed!
ja	トレーニング終了！

en	Feel free to continue training your model for some additional epochs which might get you even better results!
ja	さらに何エポックかモデルのトレーニングを続ければ、さらに良い結果が得られるかもしれない！

en	Epochs
ja	時代

en	Number of iterations over the whole training data set
ja	訓練データセット全体の反復回数

en	Run
ja	走る

en	Train for 1 epoch
ja	1エポックのトレーニング

en	Train for
ja	トレーニング

en	epochs
ja	時代

en	Epoch
ja	時代

en	Batch
ja	バッチ

en	Metrics
ja	指標

en	Loss: Categorical Crossentropy
ja	損失：カテゴリー・クロスエントロピー

en	Accuracy: In what percentage of the tests was the right class predicted?
ja	精度：テストの何パーセントで正しいクラスが予測されたか？

en	Loss: Mean Squared Error
ja	損失：平均二乗誤差

en	Error
ja	エラー

en	What is the difference between the two lines in a graph?
ja	グラフの2本の線の違いは何ですか？

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'.
ja	val_...の場合、メトリックは検証データセットで計算され、valが接頭辞として付いていないデータの場合、メトリックはトレーニングデータセットで計算される。検証データセットのメトリックは、ネットワークが「知らない」データであるため、より意味があるとみなすことができる。

en	Hyperparameters
ja	ハイパーパラメーター

en	Batch size
ja	バッチサイズ

en	Learning rate
ja	学習率

en	Dropout rate
ja	退学率

en	Adjust the probability of neurons being deactivated during training
ja	トレーニング中にニューロンが不活性化される確率を調整する。

en	Predict
ja	予測する

en	Predicted label
ja	予想されるラベル

en	with a probability of
ja	の確率で

en	Make another prediction
ja	もう1つの予測を立てる

en	Actions
ja	行動

en	Duplicate
ja	重複

en	Delete
ja	削除

en	Activation function
ja	アクティベーション機能

en	The selected activation applies to all neurons in this layer.
ja	選択された活性化は、このレイヤーのすべてのニューロンに適用される。

en	After calculating a neuron's value by adding up its weighted input values and its bias:
ja	重み付けされた入力値とバイアスを合計して、ニューロンの値を計算する：

en	Range of possible output values:
ja	可能な出力値の範囲：

en	Neurons
ja	ニューロン

en	Remove
ja	削除

en	Add
ja	追加

en	neurons
ja	ニューロン

en	Update
ja	更新

en	Incoming connections
ja	着信コネクション

en	Select the layers that connect to this layer
ja	このレイヤーに接続するレイヤーを選択する

en	Assign feature to this layer. Hover over the feature keys in the opened dropdown menu for a description.
ja	このレイヤーにフィーチャーを割り当てます。開いたドロップダウンメニューのフィーチャーキーにカーソルを合わせると、説明が表示されます。

en	Outgoing connections
ja	発信コネクション

en	Select the layers this layer connects to
ja	このレイヤーが接続するレイヤーを選択する

en	Outgoing data
ja	送信データ

en	Neuron
ja	ニューロン

en	Corresponding layer:
ja	対応するレイヤー：

en	Assigned feature (input)
ja	割り当てられた機能（入力）

en	Inputs
ja	インプット

en	- All neurons from
ja	- からのすべてのニューロン

en	Label (output)
ja	ラベル（出力）

en	Outputs
ja	出力

en	Edge
ja	エッジ

en	Weight
ja	重量

en	Failed to enter fullscreen mode.
ja	フルスクリーンモードへの移行に失敗しました。

en	Loading
ja	ローディング

en	Per capita crime rate by town
ja	町別一人当たり犯罪率

en	Proportion of residential land zoned for lots over 25,000 sq.ft.
ja	25,000平方フィートを超える住宅用地の割合。

en	Proportion of nonretail business acres per town
ja	町ごとの小売業以外の事業用地の割合

en	Charles River dummy variable (= 1 if tract bounds river; 0 otherwise)
ja	チャールズ川のダミー変数（川に接している場合は1、そうでない場合は0）

en	Nitric oxides concentration (parts per 10 million)
ja	一酸化窒素濃度（1000万ppm）

en	Average number of rooms per dwelling
ja	1戸当たりの平均部屋数

en	Proportion of owner-occupied units built prior to 1940
ja	1940年以前に建てられた持ち家の割合

en	Index of accessibility to radial highways
ja	放射状高速道路へのアクセス指数

en	Full-value property-tax rate per $10,000
ja	1万ドル当たりの固定資産税評価額

en	Pupil-teacher ratio by town
ja	町別の生徒と教師の比率

en	1000(Bk – 0.63)^2 where Bk is the proportion of blacks by town
ja	1000(Bk-0.63)^2ここでBkは町ごとの黒人の割合である。

en	% lower status of the population
ja	人口の割合が低い

en	Pima Indians Diabetes
ja	ピマ・インディアンの糖尿病

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.
ja	Pima Indians Diabetesデータセットは、医学的詳細が与えられたPima Indiansの5年以内の糖尿病発症を予測するものである。これはバイナリ（2クラス）分類問題です。各クラスのオブザベーションの数は、バランスがとれていません。8つの入力変数と1つの出力変数で768のオブザベーションがあります。欠損値は、ゼロ値でエンコードされると考えられる。

en	Number of times pregnant
ja	妊娠回数

en	Plasma glucose concentration a 2 hours in an oral glucose tolerance test.
ja	経口ブドウ糖負荷試験における2時間後の血漿グルコース濃度。

en	Diastolic blood pressure (mm Hg)
ja	拡張期血圧（mmHg）

en	Triceps skinfold thickness (mm)
ja	上腕三頭筋の皮下脂肪厚（mm）

en	2-Hour serum insulin (mu U/ml)
ja	2時間血清インスリン（μU/ml）

en	Body mass index (weight in kg/(height in m)^2)
ja	体格指数（体重kg/（身長m）^2）

en	Diabetes pedigree function
ja	糖尿病血統機能

en	Age (years)
ja	年齢（歳）

en	Diabetes
ja	糖尿病

en	Toggle Menu
ja	トグル・メニュー

en	Zoom in
ja	ズームイン

en	Zoom to network
ja	ズーム・トゥ・ネットワーク

en	Zoom out
ja	ズームアウト

en	Exit Fullscreen
ja	フルスクリーンの終了

en	Fullscreen
ja	フルスクリーン

en	Start
ja	スタート

en	Data set
ja	データセット