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.
lv	Jūs esat nolēmis apmācīt modeli ar pašreizējo konfigurāciju. Tā rezultātā visas konfigurācijas rediģēšanas iespējas uz laiku ir noņemtas vai atspējotas, lai pārliecinātos, ka redzamā konfigurācija ir tā pati konfigurācija, ko izmanto modelis. Ja vēlaties veikt izmaiņas konfigurācijā, vispirms ir jāizmet pašreizējais modelis. Ja modeli atmetat, varat atkal veikt jebkādas izmaiņas un apmācīt jaunu modeli, pamatojoties uz jauno konfigurāciju.

en	Discards the model, which gains you back your editing capabilities
lv	Atmet modeli, tādējādi atgūstot rediģēšanas iespējas.

en	Discard
lv	Izmest

en	Discard model
lv	Izmest modelis

en	Layer
lv	Slānis

en	was deleted because no data could be assigned to it!
lv	tika dzēsts, jo tam nevarēja piešķirt datus!

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)
lv	Ieejas slānis ir slānis, kas tikai pārņem datus, kuri tiek saņemti no ārpus tīkla, un nodod tos tālāk nākamajam(-iem) slānim(-iem).

en	A dense layer, also called fully-connected layer, is a layer whose inside neurons connect to every neuron in the preceding layer.
lv	Blīvs slānis, ko sauc arī par pilnībā savienotu slāni, ir slānis, kura iekšējie neironi ir savienoti ar katru iepriekšējā slāņa neironu.

en	The selected layer can not be duplicated! Only a single output layer is currently supported!
lv	Izvēlēto slāni nevar dublēt! Pašlaik tiek atbalstīts tikai viens izejas slānis!

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.
lv	Izejas slānis šajā simulācijā ir parasts blīvs slānis, kas papildus aprīkots ar spēju izvadīt ienākošos datus no tīkla.

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.
lv	Tā kā šī slāņa mērķis ir izvadīt klasifikāciju, mums tas jāapvieno ar softmax aktivizācijas funkciju, lai nodrošinātu varbūtības sadalījumu.

en	Get started
lv	Sākt

en	Import JSON configuration
lv	JSON konfigurācijas importēšana

en	Intermediate

en	Classification
lv	Klasifikācija

en	Feed Forward

en	Boston House Pricing
lv	Boston House cenas

en	Regression
lv	Regresija

en	Create
lv	Izveidot

en	You can create a custom configuration by using the options in the corresponding right panels.
lv	Varat izveidot pielāgotu konfigurāciju, izmantojot opcijas attiecīgajos labajos paneļos.

en	Settings
lv	Iestatījumi

en	Configure which options the users of this widget are allowed to view and edit
lv	Konfigurēt, kuras opcijas šī logrīka lietotājiem ir atļauts skatīt un rediģēt.

en	Reset
lv	Atiestatīt

en	Set to default
lv	Iestatīts noklusējuma iestatījums

en	Allow importing configurations
lv	Ļaut importēt konfigurācijas

en	Show recommendations
lv	Rādīt ieteikumus

en	Allow exporting configurations
lv	Ļaut eksportēt konfigurācijas

en	Network
lv	Tīkls

en	Restrict layer types
lv	Slāņu veidu ierobežošana

en	Allow dense layers
lv	Ļaujiet veidot blīvus slāņus

en	Editing
lv	Rediģēšana

en	Allow adding and removing layers
lv	Ļauj pievienot un noņemt slāņus

en	Allow editing layers
lv	Ļaut rediģēt slāņus

en	Allow selecting the data flowing into input layers
lv	Ļauj atlasīt datus, kas ieplūst ievades slāņos.

en	Allow editing the number of neurons
lv	Ļauj rediģēt neironu skaitu

en	Allow changing the activation function
lv	Ļauj mainīt aktivizācijas funkciju

en	Allow reconnecting the layers with each other
lv	Ļauj savienot slāņus savā starpā.

en	Allow selecting a different data set
lv	Ļauj izvēlēties citu datu kopu

en	Allow managing (creating new and deleting) data sets
lv	Ļauj pārvaldīt (izveidot jaunas un dzēst) datu kopas.

en	Show plots
lv	Rādīt zemes gabalus

en	Training
lv	Apmācība

en	Allow editing hyperparameters
lv	Ļaut rediģēt hiperparametrus

en	Allow editing the batch size
lv	Ļaut rediģēt partijas lielumu

en	Allow editing the learning rate
lv	Ļauj rediģēt mācīšanās ātrumu

en	Allow editing the dropout rate
lv	Ļaut rediģēt izkrišanas rādītāju

en	Important info
lv	Svarīga informācija

en	Export
lv	Eksportēt

en	Export the current configuration to your local file system as a JSON file. Storing trained models is not supported.
lv	Eksportējiet pašreizējo konfigurāciju uz vietējo failu sistēmu kā JSON failu. Apmācīto modeļu saglabāšana nav atbalstīta.

en	Keyboard shortcuts
lv	Tastatūras saīsnes

en	Deletes the currently selected layer
lv	Dzēš pašlaik atlasīto slāni

en	Duplicates the currently selected layer
lv	Dublē pašlaik atlasīto slāni

en	Moves the currently selected layer
lv	Pārvieto pašlaik atlasīto slāni

en	Q & A
lv	JAUTĀJUMI UN ATBILDES

en	There are currently no help entries. If you publish the widget like this, the help section will be hidden.
lv	Pašlaik nav palīdzības ierakstu. Ja publicēsiet logrīku šādā veidā, palīdzības sadaļa tiks paslēpta.

en	Update entry
lv	Atjaunināt ierakstu

en	Remove entry
lv	Noņemt ierakstu

en	Title
lv	Nosaukums

en	Add entry
lv	Pievienot ierakstu

en	About this app
lv	Par šo lietotni

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.
lv	Šo lietotni izstrādāja RWTH Aachen Universitātes students Kristians Kochs ar Frederika Salmena un RWTH Aachen Universitātes i9 katedras atbalstu.

en	About the developer
lv	Par izstrādātāju

en	License
lv	Licence

en	All third-party data sets have been published under public domain
lv	Visas trešo personu datu kopas ir publicētas kā publiski pieejamas.

en	Add layer
lv	Pievienot slāni

en	Drag a layer anywhere to place it on the canvas
lv	Velciet slāni jebkur, lai to novietotu uz audekla.

en	Output
lv	Izvades

en	Clear
lv	Skaidrs

en	Clear network
lv	Skaidrs tīkls

en	This will remove every layer from the network.
lv	Tādējādi no tīkla tiks noņemts katrs slānis.

en	Your network currently contains
lv	Jūsu tīklā pašlaik ir

en	layers
lv	slāņi

en	Your network is currently empty.
lv	Jūsu tīkls pašlaik ir tukšs.

en	You currently do not have an input layer. Drag one onto the canvas!
lv	Pašlaik jums nav ievades slāņa. Velciet to uz audekla!

en	You currently do not have an output layer. Drag one onto the canvas!
lv	Pašlaik jums nav izejas slāņa. Velciet to uz audekla!

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
lv	Vienmēr pārliecinieties, ka slāņi ir savienoti tā, lai no ieejas slāņa(-iem) būtu ceļš uz izejas slāni! Tāpēc atlasiet slāni audeklā un atlasiet tā ienākošos vai izejošos savienojumus.

en	Features
lv	Funkcijas

en	Label
lv	Etiķete

en	View raw data
lv	Pārskatīt neapstrādātus datus

en	Click on an feature pill above to see the relation between this feature and the label in a plot
lv	Noklikšķiniet uz elementa spilvena, lai redzētu sakarību starp šo elementu un etiķeti zemes gabalā.

en	plotted against
lv	attēlots pret

en	Plots
lv	Zemes gabali

en	The progress you made in creating your own data set was successfully restored!
lv	Veiktais progress, izveidojot savu datu kopu, tika veiksmīgi atjaunots!

en	A data set with the same name already exists!
lv	Datu kopa ar tādu pašu nosaukumu jau pastāv!

en	The provided data does not match the required format! Please check again
lv	Sniegtie dati neatbilst prasītajam formātam! Lūdzu, pārbaudiet vēlreiz

en	A new data set was successfully created and automatically selected!
lv	Jauna datu kopa tika veiksmīgi izveidota un automātiski atlasīta!

en	Create a new data set
lv	Izveidot jaunu datu kopu

en	Welcome
lv	Laipni lūdzam

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.
lv	Šajā ekskursijā dažos vienkāršos soļos varēsiet izveidot savu datu kopu. Viss tiek saglabāts automātiski, tāpēc jebkurā laikā varat aizvērt šo modālu un atsākt darbu.

en	General info about the data set
lv	Vispārīga informācija par datu kopu

en	Choose a short but meaningful name for your data set and write a description.
lv	Izvēlieties īsu, bet jēgpilnu nosaukumu savai datu kopai un uzrakstiet aprakstu.

en	Name
lv	Nosaukums

en	Description
lv	Apraksts

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.
lv	Bostonas māju cenu datu kopa ietver māju cenu tūkstošos dolāru prognozēšanu, ņemot vērā informāciju par māju un tās apkārtni.

en	Choose 'regression' if you want to predict continous values like house or gas prices
lv	Ja vēlaties prognozēt pastāvīgas vērtības, piemēram, mājokļu vai gāzes cenas, izvēlieties "regresija".

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?)
lv	Izvēlieties "klasifikācija", ja vēlaties informāciju par pazīmju piederību kādai klasei (piemēram, kāds dzīvnieks redzams šajā attēlā? Suns, kaķis vai zirgs?).

en	Choose a type
lv	Izvēlieties veidu

en	Which data will be put into the neural network? Create arbitrary many features!
lv	Kādi dati tiks ievadīti neironu tīklā? Izveidojiet patvaļīgi daudz funkciju!

en	Key
lv	Atslēga

en	1-6 capital letters
lv	1-6 lieli burti

en	Weighted distances to five Boston employment centers
lv	Svērtie attālumi līdz pieciem Bostonas nodarbinātības centriem

en	Remove feature
lv	Noņemt funkciju

en	Add feature
lv	Pievienot funkciju

en	What shall be the output of the network?
lv	Kāda ir tīkla izeja?

en	Median value of owner-occupied homes in $1000s
lv	Īpašnieku apdzīvoto māju vidējā vērtība tūkstošos dolāru

en	an integer
lv	vesels skaitlis

en	Animal was detected as a horse
lv	Dzīvnieks tika atklāts kā zirgs

en	Remove class
lv	Noņemt klasi

en	Add class
lv	Pievienot klasi

en	You are nearly done
lv	Jūs esat gandrīz pabeidzis

en	Now add your data in the following format
lv	Tagad pievienojiet datus šādā formātā

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.
lv	Katrā rindā ir jāatspoguļo viens kopums, kas satur pazīmes un marķējumu. Vienumus atdaliet ar komatu (pirms un pēc komata var būt atstarpes). Pēdējais vienīgais elements vienmēr ir etiķete, bet elementi pirms tā ir raksturlielumi. Pārliecinieties, ka peldošā komata vērtībām tiek izmantoti tikai punkti, nevis komati. Ja jums ir dati CSV formātā, varat tos vienkārši ielīmēt šeit, bet pārliecinieties, ka ir noņemtas visas piezīmes.

en	Previous
lv	Iepriekšējais

en	Next
lv	Nākamais

en	Validate and create
lv	Apstiprināt un izveidot

en	Manage data sets
lv	Datu kopu pārvaldība

en	Currently selected
lv	Pašlaik izvēlēts

en	Permanently delete data set
lv	Datu kopas neatgriezeniska dzēšana

en	Select data set
lv	Izvēlieties datu kopu

en	"Select a data set"
lv	"Atlasīt datu kopu"

en	Train
lv	Vilciens

en	Training completed!
lv	Apmācība pabeigta!

en	Feel free to continue training your model for some additional epochs which might get you even better results!
lv	Turpiniet apmācīt savu modeli vēl dažus papildu laikmetus, lai iegūtu vēl labākus rezultātus!

en	Epochs
lv	Epohas

en	Number of iterations over the whole training data set
lv	Iterāciju skaits visā mācību datu kopā

en	Run
lv	Palaist

en	Train for 1 epoch
lv	Vilciens uz 1 epohu

en	Train for
lv	Vilciens

en	epochs
lv	laikmetu

en	Epoch
lv	Epocha

en	Batch
lv	Partijas

en	Metrics
lv	Metrikas

en	Loss: Categorical Crossentropy
lv	Zaudējumi: kategoriskā šķērsenentropija

en	Accuracy: In what percentage of the tests was the right class predicted?
lv	Precizitāte: cik procentos testu tika prognozēta pareizā klase?

en	Loss: Mean Squared Error
lv	Zaudējumi: vidējā kvadrātiskā kļūda

en	Error
lv	Kļūda

en	What is the difference between the two lines in a graph?
lv	Kāda ir atšķirība starp divām līnijām grafikā?

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'.
lv	Attiecībā uz val_... metriku aprēķina validācijas datu kopai, savukārt datiem bez val kā prefiksa metriku aprēķina mācību datu kopai. Var uzskatīt, ka validācijas datu kopas metrikas ir nozīmīgākas, jo šos datus tīkls "nezina".

en	Hyperparameters
lv	Hiperparametri

en	Batch size
lv	Partijas lielums

en	Learning rate
lv	Mācīšanās ātrums

en	Dropout rate
lv	Izkrišanas rādītājs

en	Adjust the probability of neurons being deactivated during training
lv	Pielāgojiet neironu deaktivizācijas varbūtību apmācības laikā.

en	Predict
lv	Paredzēt

en	Predicted label
lv	Paredzamais marķējums

en	with a probability of
lv	ar varbūtību

en	Make another prediction
lv	Veiciet vēl vienu prognozi

en	Actions
lv	Darbības

en	Duplicate
lv	Dublikāts

en	Delete
lv	Dzēst

en	Activation function
lv	Aktivizēšanas funkcija

en	The selected activation applies to all neurons in this layer.
lv	Izvēlētā aktivizācija attiecas uz visiem šī slāņa neironiem.

en	After calculating a neuron's value by adding up its weighted input values and its bias:
lv	Pēc neirona vērtības aprēķināšanas, saskaitot tā svērtās ieejas vērtības un novirzi:

en	Range of possible output values:
lv	Iespējamo izejas vērtību diapazons:

en	Neurons
lv	Neironi

en	Remove
lv	Noņemt

en	Add
lv	Pievienot

en	neurons
lv	neironi

en	Update
lv	Atjaunināt

en	Incoming connections
lv	Ienākošie savienojumi

en	Select the layers that connect to this layer
lv	Atlasiet slāņus, kas ir saistīti ar šo slāni

en	Assign feature to this layer. Hover over the feature keys in the opened dropdown menu for a description.
lv	Piešķirt funkciju šim slānim. Uzvelciet peles kursoru virs funkcijas taustiņiem atvērtajā nolaižamajā izvēlnē, lai skatītu aprakstu.

en	Outgoing connections
lv	Izejošie savienojumi

en	Select the layers this layer connects to
lv	Atlasiet slāņus, ar kuriem šis slānis ir savienots

en	Outgoing data
lv	Izejošie dati

en	Neuron
lv	Neirons

en	Corresponding layer:
lv	Atbilstošais slānis:

en	Assigned feature (input)
lv	Piešķirtā funkcija (ievade)

en	Inputs
lv	Ieejas

en	- All neurons from
lv	- Visi neironi no

en	Label (output)
lv	Etiķete (izvads)

en	Outputs
lv	Izejas

en	Edge

en	Weight
lv	Svars

en	Failed to enter fullscreen mode.
lv	Neizdevās ievadīt pilnekrāna režīmu.

en	Loading
lv	Iekraušana

en	Per capita crime rate by town
lv	Noziedzības līmenis uz vienu iedzīvotāju pa pilsētām

en	Proportion of residential land zoned for lots over 25,000 sq.ft.
lv	Dzīvojamās zemes daļa, kas zonēta zemes gabaliem, kuru platība pārsniedz 25 000 kvadrātpēdu.

en	Proportion of nonretail business acres per town
lv	Ar mazumtirdzniecību nesaistītu uzņēmumu akru īpatsvars katrā pilsētā

en	Charles River dummy variable (= 1 if tract bounds river; 0 otherwise)
lv	Čārlza upes fiktīvais mainīgais (= 1, ja trakts robežojas ar upi; 0 pretējā gadījumā)

en	Nitric oxides concentration (parts per 10 million)
lv	Slāpekļa oksīdu koncentrācija (daļas uz 10 miljoniem)

en	Average number of rooms per dwelling
lv	Vidējais istabu skaits vienā mājoklī

en	Proportion of owner-occupied units built prior to 1940
lv	Līdz 1940. gadam uzbūvēto īpašnieku apdzīvoto vienību īpatsvars

en	Index of accessibility to radial highways
lv	Radiālo autoceļu pieejamības indekss

en	Full-value property-tax rate per $10,000
lv	Pilnas vērtības nekustamā īpašuma nodokļa likme par 10 000 USD

en	Pupil-teacher ratio by town
lv	Skolēnu un skolotāju skaita attiecība pa pilsētām

en	1000(Bk – 0.63)^2 where Bk is the proportion of blacks by town
lv	1000(Bk - 0,63)^2, kur Bk ir melnādaino iedzīvotāju īpatsvars pa pilsētām.

en	% lower status of the population
lv	% zemāks iedzīvotāju statuss

en	Pima Indians Diabetes
lv	Pima indiāņi Diabēts

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.
lv	Pima indiāņu diabēta datu kopa ietver diabēta parādīšanās prognozēšanu 5 gadu laikā Pima indiāņiem, ņemot vērā medicīnisko informāciju. Tā ir bināra (2 klašu) klasifikācijas problēma. Novērojumu skaits katrai klasei nav līdzsvarots. Ir 768 novērojumi ar 8 ieejas mainīgajiem un 1 izejas mainīgo. Tiek uzskatīts, ka trūkstošās vērtības tiek kodētas ar nulles vērtībām.

en	Number of times pregnant
lv	Grūtniecības reižu skaits

en	Plasma glucose concentration a 2 hours in an oral glucose tolerance test.
lv	Glikozes koncentrācija plazmā pēc 2 stundām, veicot perorālo glikozes tolerances testu.

en	Diastolic blood pressure (mm Hg)
lv	Diastoliskais asinsspiediens (mm Hg)

en	Triceps skinfold thickness (mm)
lv	Tricepsas ādas krokas biezums (mm)

en	2-Hour serum insulin (mu U/ml)
lv	2 stundu seruma insulīns (mu U/ml)

en	Body mass index (weight in kg/(height in m)^2)
lv	Ķermeņa masas indekss (svars kg/(augums m)^2)

en	Diabetes pedigree function
lv	Diabēta ciltsdarba funkcija

en	Age (years)
lv	Vecums (gadi)

en	Diabetes
lv	Diabēts

en	Toggle Menu
lv	Pārslēgt izvēlni

en	Zoom in
lv	Pietuvināt

en	Zoom to network
lv	Pietuvināt tīklu

en	Zoom out
lv	Palielināt

en	Exit Fullscreen
lv	Iziet no pilnekrāna

en	Fullscreen
lv	Pilnekrāna

en	Start
lv	Sākt

en	Data set
lv	Datu kopa