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.
lt	Nusprendėte apmokyti modelį naudodami dabartinę konfigūraciją. Dėl to visos konfigūracijos redagavimo parinktys buvo laikinai pašalintos arba išjungtos, kad įsitikintumėte, jog matoma konfigūracija yra ta pati, kurią naudoja modelis. Jei norite keisti konfigūraciją, pirmiausia turite atmesti dabartinį modelį. Atmetę modelį, vėl galėsite atlikti bet kokius pakeitimus ir mokyti naują modelį pagal naują konfigūraciją.

en	Discards the model, which gains you back your editing capabilities
lt	Atmeta modelį, todėl atgaunate redagavimo galimybes.

en	Discard
lt	Išmesti

en	Discard model
lt	Išmesti modelį

en	Layer
lt	Sluoksnis

en	was deleted because no data could be assigned to it!
lt	buvo ištrintas, nes jam nebuvo galima priskirti jokių duomenų!

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)
lt	Įvesties sluoksnis - tai sluoksnis, kuris tik priima duomenis, gaunamus iš išorinio tinklo, ir perduoda juos kitam (-iems) sluoksniui (-iams).

en	A dense layer, also called fully-connected layer, is a layer whose inside neurons connect to every neuron in the preceding layer.
lt	Tankusis sluoksnis, dar vadinamas visiškai sujungtu sluoksniu, - tai sluoksnis, kurio vidiniai neuronai jungiasi su kiekvienu ankstesnio sluoksnio neuronu.

en	The selected layer can not be duplicated! Only a single output layer is currently supported!
lt	Pasirinkto sluoksnio negalima dubliuoti! Šiuo metu palaikomas tik vienas išvesties sluoksnis!

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.
lt	Šiame modeliavime išvesties sluoksnis yra įprastas tankus sluoksnis, papildomai turintis galimybę išvesti iš tinklo gaunamus duomenis.

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.
lt	Kadangi šio sluoksnio paskirtis - išvesti klasifikaciją, turėtume jį sujungti su softmax aktyvavimo funkcija, kad gautume tikimybių pasiskirstymą.

en	Get started
lt	Pradėkite

en	Import JSON configuration
lt	JSON konfigūracijos importavimas

en	Intermediate
lt	Tarpinis

en	Classification
lt	Klasifikacija

en	Feed Forward
lt	"Feed Forward

en	Boston House Pricing
lt	Bostono namas Kainos

en	Regression
lt	Regresija

en	Create
lt	Sukurti

en	You can create a custom configuration by using the options in the corresponding right panels.
lt	Galite sukurti pasirinktinę konfigūraciją naudodami atitinkamų dešiniųjų skydelių parinktis.

en	Settings
lt	Nustatymai

en	Configure which options the users of this widget are allowed to view and edit
lt	Sukonfigūruokite, kokias parinktis šio valdiklio naudotojams leidžiama peržiūrėti ir redaguoti

en	Reset
lt	Iš naujo nustatyti

en	Set to default
lt	Nustatytas numatytasis nustatymas

en	Allow importing configurations
lt	Leidimas importuoti konfigūracijas

en	Show recommendations
lt	Rodyti rekomendacijas

en	Allow exporting configurations
lt	Leidimas eksportuoti konfigūracijas

en	Network
lt	Tinklas

en	Restrict layer types
lt	Apriboti sluoksnių tipus

en	Allow dense layers
lt	Leisti tankius sluoksnius

en	Editing
lt	Redagavimas

en	Allow adding and removing layers
lt	Leidžia pridėti ir pašalinti sluoksnius

en	Allow editing layers
lt	Leisti redaguoti sluoksnius

en	Allow selecting the data flowing into input layers
lt	leisti pasirinkti duomenis, patenkančius į įvesties sluoksnius

en	Allow editing the number of neurons
lt	Leidimas redaguoti neuronų skaičių

en	Allow changing the activation function
lt	Leidžia keisti aktyvavimo funkciją

en	Allow reconnecting the layers with each other
lt	Leidžia vėl sujungti sluoksnius tarpusavyje

en	Allow selecting a different data set
lt	Leisti pasirinkti kitą duomenų rinkinį

en	Allow managing (creating new and deleting) data sets
lt	leisti tvarkyti (kurti naujus ir ištrinti) duomenų rinkinius

en	Show plots
lt	Rodyti sklypus

en	Training
lt	Mokymas

en	Allow editing hyperparameters
lt	Leidimas redaguoti hiperparametrus

en	Allow editing the batch size
lt	Leidimas redaguoti partijos dydį

en	Allow editing the learning rate
lt	Leidimas redaguoti mokymosi greitį

en	Allow editing the dropout rate
lt	Leidimas redaguoti iškritimo rodiklį

en	Important info
lt	Svarbi informacija

en	Export
lt	Eksportuoti

en	Export the current configuration to your local file system as a JSON file. Storing trained models is not supported.
lt	Eksportuokite esamą konfigūraciją į vietinę failų sistemą kaip JSON failą. Apmokytų modelių saugojimas nepalaikomas.

en	Keyboard shortcuts
lt	Spartieji klaviatūros klavišai

en	Deletes the currently selected layer
lt	Pašalina šiuo metu pasirinktą sluoksnį

en	Duplicates the currently selected layer
lt	Dubliuoja šiuo metu pasirinktą sluoksnį

en	Moves the currently selected layer
lt	Perkelia šiuo metu pasirinktą sluoksnį

en	Q & A
lt	KLAUSIMAI IR ATSAKYMAI

en	There are currently no help entries. If you publish the widget like this, the help section will be hidden.
lt	Šiuo metu pagalbos įrašų nėra. Jei valdiklį paskelbsite taip, pagalbos skiltis bus paslėpta.

en	Update entry
lt	Atnaujinti įrašą

en	Remove entry
lt	Pašalinti įrašą

en	Title
lt	Pavadinimas

en	Add entry
lt	Pridėti įrašą

en	About this app
lt	Apie šią programėlę

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.
lt	Šią programėlę sukūrė RWTH Aacheno universiteto studentas Christianas Kochas, padedamas Frederico Salmeno ir RWTH Aacheno universiteto i9 katedros.

en	About the developer
lt	Apie kūrėją

en	License
lt	Licencija

en	All third-party data sets have been published under public domain
lt	Visi trečiųjų šalių duomenų rinkiniai buvo paskelbti viešojoje erdvėje.

en	Add layer
lt	Pridėti sluoksnį

en	Drag a layer anywhere to place it on the canvas
lt	Vilkite sluoksnį bet kur, kad jį patalpintumėte ant drobės

en	Output
lt	Išėjimas

en	Clear
lt	Skaidrus

en	Clear network
lt	Aiškus tinklas

en	This will remove every layer from the network.
lt	Taip iš tinklo bus pašalinti visi sluoksniai.

en	Your network currently contains
lt	Šiuo metu jūsų tinkle yra

en	layers
lt	sluoksniai

en	Your network is currently empty.
lt	Šiuo metu jūsų tinklas yra tuščias.

en	You currently do not have an input layer. Drag one onto the canvas!
lt	Šiuo metu neturite įvesties sluoksnio. Vilkite jį ant drobės!

en	You currently do not have an output layer. Drag one onto the canvas!
lt	Šiuo metu neturite išvesties sluoksnio. Vilkite jį ant drobės!

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
lt	Visada įsitikinkite, kad sluoksniai sujungti taip, kad iš įvesties sluoksnio (-ių) būtų kelias į išvesties sluoksnį (-ius)! Todėl drobėje pasirinkite sluoksnį ir pasirinkite jo įeinančias arba išeinančias jungtis

en	Features
lt	Funkcijos

en	Label
lt	Etiketė

en	View raw data
lt	Peržiūrėti neapdorotus duomenis

en	Click on an feature pill above to see the relation between this feature and the label in a plot
lt	Spustelėkite aukščiau esančią funkcijos piliulę, kad pamatytumėte ryšį tarp šios funkcijos ir etiketės sklype.

en	plotted against
lt	nubrėžtas pagal

en	Plots
lt	Sklypai

en	The progress you made in creating your own data set was successfully restored!
lt	Pažanga, kurią padarėte kurdami savo duomenų rinkinį, buvo sėkmingai atkurta!

en	A data set with the same name already exists!
lt	Duomenų rinkinys tokiu pačiu pavadinimu jau egzistuoja!

en	The provided data does not match the required format! Please check again
lt	Pateikti duomenys neatitinka reikalaujamo formato! Prašome patikrinti dar kartą

en	A new data set was successfully created and automatically selected!
lt	Sėkmingai sukurtas ir automatiškai pasirinktas naujas duomenų rinkinys!

en	Create a new data set
lt	Sukurti naują duomenų rinkinį

en	Welcome
lt	Sveiki atvykę

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.
lt	Šioje ekskursijoje keliais paprastais žingsniais sukursite savo duomenų rinkinį. Viskas išsaugoma automatiškai, todėl bet kada galite uždaryti šį modalą ir tęsti darbą.

en	General info about the data set
lt	Bendra informacija apie duomenų rinkinį

en	Choose a short but meaningful name for your data set and write a description.
lt	Pasirinkite trumpą, bet prasmingą duomenų rinkinio pavadinimą ir parašykite aprašymą.

en	Name
lt	Pavadinimas

en	Description
lt	Aprašymas

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.
lt	Bostono namų kainų duomenų rinkinys apima namų kainų tūkstančiais dolerių prognozavimą, atsižvelgiant į išsamią informaciją apie namą ir jo rajoną.

en	Choose 'regression' if you want to predict continous values like house or gas prices
lt	Pasirinkite "regresija", jei norite prognozuoti nuolatines vertes, pavyzdžiui, namų ar dujų kainas.

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?)
lt	Pasirinkite "klasifikacija", jei norite gauti informacijos apie požymio (-ų) priklausomybę klasei (pvz., koks gyvūnas matomas šiame paveikslėlyje? Šuo, katė ar arklys?).

en	Choose a type
lt	Pasirinkite tipą

en	Which data will be put into the neural network? Create arbitrary many features!
lt	Kokie duomenys bus įtraukti į neuroninį tinklą? Sukurkite savavališkai daug funkcijų!

en	Key
lt	Pagrindinis

en	1-6 capital letters
lt	1-6 didžiosios raidės

en	Weighted distances to five Boston employment centers
lt	Svertiniai atstumai iki penkių Bostono užimtumo centrų

en	Remove feature
lt	Pašalinti funkciją

en	Add feature
lt	Pridėti funkciją

en	What shall be the output of the network?
lt	Kokia turi būti tinklo išvestis?

en	Median value of owner-occupied homes in $1000s
lt	Savininko užimamų namų vertės mediana, 1000 JAV dolerių

en	an integer
lt	sveikasis skaičius

en	Animal was detected as a horse
lt	Gyvūnas buvo aptiktas kaip arklys

en	Remove class
lt	Pašalinti klasę

en	Add class
lt	Pridėti klasę

en	You are nearly done
lt	Jūs jau beveik baigėte

en	Now add your data in the following format
lt	Dabar pridėkite duomenis tokiu formatu

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.
lt	Kiekvienoje eilutėje turi būti vienas rinkinys, kuriame yra požymiai ir etiketė. Elementus atskirkite kableliu (tarpai prieš ir po kablelio tinka). Paskutinis elementas visada yra etiketė, o prieš jį esantys elementai - savybės. Įsitikinkite, kad slankiojo kablelio reikšmėms naudojami tik taškai, o ne kableliai. Jei duomenis turite CSV formatu, galite juos tiesiog įklijuoti čia, bet būtinai pašalinkite visas pastabas.

en	Previous
lt	Ankstesnis

en	Next
lt	Kitas

en	Validate and create
lt	Patvirtinkite ir sukurkite

en	Manage data sets
lt	Tvarkykite duomenų rinkinius

en	Currently selected
lt	Šiuo metu pasirinkta

en	Permanently delete data set
lt	Visam laikui ištrinti duomenų rinkinį

en	Select data set
lt	Pasirinkite duomenų rinkinį

en	"Select a data set"
lt	"Pasirinkti duomenų rinkinį"

en	Train
lt	Traukinys

en	Training completed!
lt	Mokymai baigti!

en	Feel free to continue training your model for some additional epochs which might get you even better results!
lt	Drąsiai tęskite modelio mokymą dar keletą epochų, kad gautumėte dar geresnius rezultatus!

en	Epochs
lt	Epochos

en	Number of iterations over the whole training data set
lt	Viso mokymo duomenų rinkinio iteracijų skaičius

en	Run
lt	Paleisti

en	Train for 1 epoch
lt	Traukinys 1 epochai

en	Train for
lt	Traukinys

en	epochs
lt	epochos

en	Epoch
lt	Epocha

en	Batch
lt	Partijos

en	Metrics
lt	Metrika

en	Loss: Categorical Crossentropy
lt	Praradimas: kategorinė kryžminė entropija

en	Accuracy: In what percentage of the tests was the right class predicted?
lt	Tikslumas: kokioje procentinėje bandymų dalyje buvo nuspėta tinkama klasė?

en	Loss: Mean Squared Error
lt	Nuostolis: vidutinė kvadratinė paklaida

en	Error
lt	Klaida

en	What is the difference between the two lines in a graph?
lt	Kuo skiriasi dvi grafiko linijos?

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'.
lt	Jei val_..., metrika apskaičiuojama pagal patvirtinimo duomenų rinkinį, o jei duomenys be priešdėlio val, metrika apskaičiuojama pagal mokymo duomenų rinkinį. Patvirtinimo duomenų rinkinio metriką galima laikyti reikšmingesne, nes tai yra duomenys, kurių tinklas "nežino".

en	Hyperparameters
lt	Hiperparametrai

en	Batch size
lt	Partijos dydis

en	Learning rate
lt	Mokymosi lygis

en	Dropout rate
lt	Iškritusių asmenų skaičius

en	Adjust the probability of neurons being deactivated during training
lt	Nustatykite neuronų deaktyvavimo tikimybę mokymo metu

en	Predict
lt	Numatyti

en	Predicted label
lt	Numatoma etiketė

en	with a probability of
lt	su tikimybe

en	Make another prediction
lt	Atlikite dar vieną prognozę

en	Actions
lt	Veiksmai

en	Duplicate
lt	Dublikatas

en	Delete
lt	Ištrinti

en	Activation function
lt	Aktyvinimo funkcija

en	The selected activation applies to all neurons in this layer.
lt	Pasirinktas aktyvavimas taikomas visiems šio sluoksnio neuronams.

en	After calculating a neuron's value by adding up its weighted input values and its bias:
lt	Apskaičiavus neurono vertę, sudėjus jo svertines įvesties vertes ir šališkumą:

en	Range of possible output values:
lt	Galimų išvesties verčių diapazonas:

en	Neurons
lt	Neuronai

en	Remove
lt	Pašalinti

en	Add
lt	Pridėti

en	neurons
lt	neuronai

en	Update
lt	Atnaujinti

en	Incoming connections
lt	Įeinantys ryšiai

en	Select the layers that connect to this layer
lt	Pasirinkite sluoksnius, kurie jungiasi prie šio sluoksnio

en	Assign feature to this layer. Hover over the feature keys in the opened dropdown menu for a description.
lt	Priskirkite funkciją šiam sluoksniui. Užveskite pelės žymeklį ant funkcijos klavišų atidarytame išskleidžiamajame meniu, kad gautumėte aprašymą.

en	Outgoing connections
lt	Išeinantys ryšiai

en	Select the layers this layer connects to
lt	Pasirinkite sluoksnius, prie kurių šis sluoksnis jungiasi

en	Outgoing data
lt	Išeinantys duomenys

en	Neuron
lt	Neuronas

en	Corresponding layer:
lt	Atitinkamas sluoksnis:

en	Assigned feature (input)
lt	Priskirta funkcija (įvestis)

en	Inputs
lt	Įėjimai

en	- All neurons from
lt	- Visi neuronai iš

en	Label (output)
lt	Etiketė (išvestis)

en	Outputs
lt	Išėjimai

en	Edge
lt	Kraštas

en	Weight
lt	Svoris

en	Failed to enter fullscreen mode.
lt	Nepavyko įjungti viso ekrano režimo.

en	Loading
lt	Pakrovimas

en	Per capita crime rate by town
lt	Nusikalstamumo lygis vienam gyventojui pagal miestą

en	Proportion of residential land zoned for lots over 25,000 sq.ft.
lt	Gyvenamosios paskirties žemės, kurioje numatyta statyti didesnius nei 25 000 kv. pėdų sklypus, dalis.

en	Proportion of nonretail business acres per town
lt	Su mažmenine prekyba nesusijusių įmonių akrų dalis mieste

en	Charles River dummy variable (= 1 if tract bounds river; 0 otherwise)
lt	Čarlzo upės fiktyvus kintamasis (= 1, jei traktas ribojasi su upe; 0 - priešingu atveju)

en	Nitric oxides concentration (parts per 10 million)
lt	Azoto oksidų koncentracija (dalimis iš 10 milijonų)

en	Average number of rooms per dwelling
lt	Vidutinis kambarių skaičius viename būste

en	Proportion of owner-occupied units built prior to 1940
lt	Iki 1940 m. pastatytų būstų, kuriuose gyvena savininkai, dalis

en	Index of accessibility to radial highways
lt	Prieinamumo prie radialinių greitkelių indeksas

en	Full-value property-tax rate per $10,000
lt	Visos vertės nekilnojamojo turto mokesčio tarifas už 10 000 USD

en	Pupil-teacher ratio by town
lt	Mokinių ir mokytojų santykis pagal miestus

en	1000(Bk – 0.63)^2 where Bk is the proportion of blacks by town
lt	1000(Bk - 0,63)^2, kur Bk - juodaodžių dalis pagal miestą

en	% lower status of the population
lt	% žemesnis gyventojų statusas

en	Pima Indians Diabetes
lt	Pima indėnai Diabetas

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.
lt	Pima indėnų diabeto duomenų rinkinys apima diabeto atsiradimo per penkerius metus prognozę Pima indėnams, atsižvelgiant į jų medicininę informaciją. Tai dvinarė (2 klasių) klasifikavimo problema. Kiekvienos klasės stebėjimų skaičius nėra subalansuotas. Yra 768 stebėjimai su 8 įvesties kintamaisiais ir 1 išvesties kintamuoju. Manoma, kad trūkstamos reikšmės koduojamos nulinėmis reikšmėmis.

en	Number of times pregnant
lt	Nėštumų skaičius

en	Plasma glucose concentration a 2 hours in an oral glucose tolerance test.
lt	Gliukozės koncentracija plazmoje po 2 valandų, atliekant geriamojo gliukozės toleravimo testą.

en	Diastolic blood pressure (mm Hg)
lt	Diastolinis kraujospūdis (mm Hg)

en	Triceps skinfold thickness (mm)
lt	Tricepso odos storis (mm)

en	2-Hour serum insulin (mu U/ml)
lt	2 valandų serumo insulinas (mu U/ml)

en	Body mass index (weight in kg/(height in m)^2)
lt	Kūno masės indeksas (svoris kg/(ūgis m)^2)

en	Diabetes pedigree function
lt	Cukrinio diabeto kilmės funkcija

en	Age (years)
lt	Amžius (metai)

en	Diabetes
lt	Diabetas

en	Toggle Menu
lt	Perjungti meniu

en	Zoom in
lt	Priartinti vaizdą

en	Zoom to network
lt	Priartinti prie tinklo

en	Zoom out
lt	Padidinti mastelį

en	Exit Fullscreen
lt	Išeiti per visą ekraną

en	Fullscreen
lt	Viso ekrano

en	Start
lt	Pradžia

en	Data set
lt	Duomenų rinkinys