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.
nl	U hebt besloten een model te trainen met de huidige configuratie. Als gevolg hiervan zijn alle opties om de configuratie te bewerken tijdelijk verwijderd of uitgeschakeld om ervoor te zorgen dat de configuratie die u ziet dezelfde configuratie is die het model gebruikt. Als u uw configuratie wilt wijzigen, moet u eerst het huidige model weggooien. Als je het model weggooit, kun je opnieuw wijzigingen doorvoeren en een nieuw model trainen op basis van de nieuwe configuratie.

en	Discards the model, which gains you back your editing capabilities
nl	Werpt het model weg, waardoor je je bewerkingsmogelijkheden terugkrijgt

en	Discard
nl	Gooi weg

en	Discard model
nl	Model weggooien

en	Layer
nl	Laag

en	was deleted because no data could be assigned to it!
nl	werd verwijderd omdat er geen gegevens aan konden worden toegewezen!

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)
nl	Een inputlaag is een laag die alleen gegevens aanneemt van buiten het netwerk en deze doorgeeft aan de volgende laag of lagen.

en	A dense layer, also called fully-connected layer, is a layer whose inside neurons connect to every neuron in the preceding layer.
nl	Een dichte laag, ook wel volledig verbonden laag genoemd, is een laag waarvan de neuronen binnenin verbonden zijn met elk neuron in de voorgaande laag.

en	The selected layer can not be duplicated! Only a single output layer is currently supported!
nl	De geselecteerde laag kan niet worden gedupliceerd! Momenteel wordt slechts één uitvoerlaag ondersteund!

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.
nl	Een uitvoerlaag in deze simulatie is gewoon een normale dichte laag, maar dan uitgerust met de mogelijkheid om de binnenkomende gegevens uit het netwerk te voeren.

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.
nl	Aangezien het doel van deze laag is om een classificatie uit te voeren, moeten we deze combineren met een softmax activeringsfunctie om een waarschijnlijkheidsverdeling te maken.

en	Get started
nl	Aan de slag

en	Import JSON configuration
nl	JSON-configuratie importeren

en	Intermediate
nl	Intermediair

en	Classification
nl	Classificatie

en	Feed Forward

en	Boston House Pricing
nl	Prijzen van Boston House

en	Regression
nl	Regressie

en	Create
nl	Maak

en	You can create a custom configuration by using the options in the corresponding right panels.
nl	Je kunt een aangepaste configuratie maken met behulp van de opties in de bijbehorende rechterpanelen.

en	Settings
nl	Instellingen

en	Configure which options the users of this widget are allowed to view and edit
nl	Configureer welke opties de gebruikers van deze widget mogen bekijken en bewerken

en	Reset

en	Set to default
nl	Standaard ingesteld

en	Allow importing configurations
nl	Importeren van configuraties toestaan

en	Show recommendations
nl	Aanbevelingen tonen

en	Allow exporting configurations
nl	Exporteren van configuraties toestaan

en	Network
nl	Netwerk

en	Restrict layer types
nl	Laagtypes beperken

en	Allow dense layers
nl	Dichte lagen toestaan

en	Editing
nl	Bewerken

en	Allow adding and removing layers
nl	Lagen toevoegen en verwijderen

en	Allow editing layers
nl	Lagen bewerken toestaan

en	Allow selecting the data flowing into input layers
nl	De gegevens selecteren die naar de invoerlagen stromen

en	Allow editing the number of neurons
nl	Het aantal neuronen bewerken toestaan

en	Allow changing the activation function
nl	De activeringsfunctie wijzigen

en	Allow reconnecting the layers with each other
nl	De lagen opnieuw met elkaar verbinden

en	Allow selecting a different data set
nl	Een andere gegevensset selecteren

en	Allow managing (creating new and deleting) data sets
nl	Datasets beheren (nieuwe maken en verwijderen)

en	Show plots
nl	Toon plots

en	Training

en	Allow editing hyperparameters
nl	Hyperparameters bewerken toestaan

en	Allow editing the batch size
nl	Het bewerken van de batchgrootte toestaan

en	Allow editing the learning rate
nl	Bewerken van de leersnelheid toestaan

en	Allow editing the dropout rate
nl	Bewerken van het uitvalpercentage toestaan

en	Important info
nl	Belangrijke informatie

en	Export
nl	Exporteer

en	Export the current configuration to your local file system as a JSON file. Storing trained models is not supported.
nl	Exporteer de huidige configuratie naar uw lokale bestandssysteem als een JSON-bestand. Het opslaan van getrainde modellen wordt niet ondersteund.

en	Keyboard shortcuts
nl	Sneltoetsen

en	Deletes the currently selected layer
nl	Verwijdert de huidig geselecteerde laag

en	Duplicates the currently selected layer
nl	Dupliceert de huidig geselecteerde laag

en	Moves the currently selected layer
nl	Verplaatst de momenteel geselecteerde laag

en	Q & A
nl	VRAGEN & ANTWOORDEN

en	There are currently no help entries. If you publish the widget like this, the help section will be hidden.
nl	Er zijn momenteel geen helpgegevens. Als je de widget op deze manier publiceert, wordt de helpsectie verborgen.

en	Update entry
nl	Item bijwerken

en	Remove entry
nl	Item verwijderen

en	Title
nl	Titel

en	Add entry
nl	Item toevoegen

en	About this app
nl	Over deze app

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.
nl	Deze app is ontwikkeld door Christian Koch, student aan de RWTH Aachen University, met steun van Frederic Salmen en de leerstoel i9 aan de RWTH Aachen University.

en	About the developer
nl	Over de ontwikkelaar

en	License
nl	Licentie

en	All third-party data sets have been published under public domain
nl	Alle datasets van derden zijn gepubliceerd onder publiek domein

en	Add layer
nl	Laag toevoegen

en	Drag a layer anywhere to place it on the canvas
nl	Sleep een laag om deze op het canvas te plaatsen

en	Output
nl	Uitgang

en	Clear
nl	Duidelijk

en	Clear network
nl	Duidelijk netwerk

en	This will remove every layer from the network.
nl	Hierdoor wordt elke laag uit het netwerk verwijderd.

en	Your network currently contains
nl	Uw netwerk bevat momenteel

en	layers
nl	lagen

en	Your network is currently empty.
nl	Je netwerk is momenteel leeg.

en	You currently do not have an input layer. Drag one onto the canvas!
nl	Je hebt momenteel geen invoerlaag. Sleep er een naar het canvas!

en	You currently do not have an output layer. Drag one onto the canvas!
nl	Je hebt momenteel geen uitvoerlaag. Sleep er een naar het canvas!

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
nl	Zorg er altijd voor dat je je lagen zo verbindt dat er een pad is van je invoerlaag of -lagen naar je uitvoerlaag! Selecteer daarom een laag op het canvas en selecteer zijn inkomende of uitgaande verbindingen

en	Features
nl	Kenmerken

en	Label

en	View raw data
nl	Ruwe gegevens bekijken

en	Click on an feature pill above to see the relation between this feature and the label in a plot
nl	Klik op een kenmerkpil hierboven om de relatie tussen dit kenmerk en het label in een plot te zien

en	plotted against
nl	uitgezet tegen

en	Plots
nl	Percelen

en	The progress you made in creating your own data set was successfully restored!
nl	De vooruitgang die je hebt geboekt bij het maken van je eigen gegevensset is succesvol hersteld!

en	A data set with the same name already exists!
nl	Er bestaat al een dataset met dezelfde naam!

en	The provided data does not match the required format! Please check again
nl	De verstrekte gegevens komen niet overeen met het vereiste formaat! Controleer opnieuw

en	A new data set was successfully created and automatically selected!
nl	Er is met succes een nieuwe gegevensset gemaakt en automatisch geselecteerd!

en	Create a new data set
nl	Een nieuwe gegevensset maken

en	Welcome
nl	Welkom

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.
nl	Deze rondleiding leidt je in een paar eenvoudige stappen door het maken van je eigen gegevensset. Alles wordt automatisch opgeslagen, dus je kunt dit venster op elk moment sluiten en verder gaan.

en	General info about the data set
nl	Algemene informatie over de gegevensset

en	Choose a short but meaningful name for your data set and write a description.
nl	Kies een korte maar betekenisvolle naam voor je dataset en schrijf een beschrijving.

en	Name
nl	Naam

en	Description
nl	Beschrijving

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.
nl	Bij de Boston House Price-dataset gaat het om het voorspellen van een huizenprijs in duizenden dollars op basis van gegevens over het huis en de buurt.

en	Choose 'regression' if you want to predict continous values like house or gas prices
nl	Kies 'regressie' als je continue waarden wilt voorspellen, zoals huizen- of gasprijzen.

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?)
nl	Kies 'classificatie' als je informatie wilt over de aansluiting van de eigenschap(pen) bij een klasse (bijv. welk dier is op deze afbeelding te zien? Een hond, kat of paard?).

en	Choose a type
nl	Kies een type

en	Which data will be put into the neural network? Create arbitrary many features!
nl	Welke gegevens worden in het neurale netwerk gestopt? Maak willekeurig veel functies!

en	Key
nl	Sleutel

en	1-6 capital letters
nl	1-6 hoofdletters

en	Weighted distances to five Boston employment centers
nl	Gewogen afstanden tot vijf werkgelegenheidscentra in Boston

en	Remove feature
nl	Functie verwijderen

en	Add feature
nl	Functie toevoegen

en	What shall be the output of the network?
nl	Wat zal de output van het netwerk zijn?

en	Median value of owner-occupied homes in $1000s
nl	Mediaanwaarde van door de eigenaar bewoonde huizen in $1000

en	an integer
nl	een geheel getal

en	Animal was detected as a horse
nl	Dier werd gedetecteerd als een paard

en	Remove class
nl	Klasse verwijderen

en	Add class
nl	Klasse toevoegen

en	You are nearly done
nl	Je bent bijna klaar

en	Now add your data in the following format
nl	Voeg nu uw gegevens toe in het volgende formaat

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.
nl	Elke rij moet een set voorstellen met de kenmerken en het label. Scheid items van elkaar met een komma (spaties voor en na de komma zijn toegestaan). Het laatste item stelt altijd het label voor en de items ervoor de kenmerken. Gebruik alleen punten en geen komma's voor waarden met drijvende komma's. Als je gegevens in CSV-formaat hebt, kun je deze hier plakken, maar zorg ervoor dat je alle opmerkingen verwijdert.

en	Previous
nl	Vorige

en	Next
nl	Volgende

en	Validate and create
nl	Valideren en creëren

en	Manage data sets
nl	Gegevenssets beheren

en	Currently selected
nl	Momenteel geselecteerd

en	Permanently delete data set
nl	Gegevensverzameling permanent verwijderen

en	Select data set
nl	Gegevensverzameling selecteren

en	"Select a data set"
nl	"Selecteer een gegevensset".

en	Train
nl	Trein

en	Training completed!
nl	Training voltooid!

en	Feel free to continue training your model for some additional epochs which might get you even better results!
nl	Voel je vrij om door te gaan met het trainen van je model voor een aantal extra epochs, waardoor je misschien nog betere resultaten krijgt!

en	Epochs
nl	Tijdperken

en	Number of iterations over the whole training data set
nl	Aantal iteraties over de hele trainingsdataset

en	Run
nl	Ren

en	Train for 1 epoch
nl	Trainen voor 1 epoch

en	Train for
nl	Trainen voor

en	epochs
nl	tijdperken

en	Epoch
nl	Tijdperk

en	Batch

en	Metrics
nl	Metriek

en	Loss: Categorical Crossentropy
nl	Verlies: Categorische kruisentropie

en	Accuracy: In what percentage of the tests was the right class predicted?
nl	Nauwkeurigheid: In hoeveel procent van de tests werd de juiste klasse voorspeld?

en	Loss: Mean Squared Error
nl	Verlies: gemiddelde kwadratische fout

en	Error
nl	Fout

en	What is the difference between the two lines in a graph?
nl	Wat is het verschil tussen de twee lijnen in een grafiek?

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'.
nl	Voor val_... wordt de metriek berekend op de validatiedataset, terwijl voor de gegevens zonder val als voorvoegsel de metriek wordt berekend op de trainingsdataset. De metriek voor de validatiedataset kan als zinvoller worden beschouwd omdat dit de gegevens zijn die het netwerk niet 'kent'.

en	Hyperparameters

en	Batch size
nl	Partijgrootte

en	Learning rate
nl	Leertempo

en	Dropout rate
nl	Uitvalpercentage

en	Adjust the probability of neurons being deactivated during training
nl	Pas de waarschijnlijkheid aan dat neuronen tijdens de training worden gedeactiveerd

en	Predict
nl	Voorspel

en	Predicted label
nl	Voorspeld label

en	with a probability of
nl	met een waarschijnlijkheid van

en	Make another prediction
nl	Doe nog een voorspelling

en	Actions
nl	Acties

en	Duplicate
nl	Dubbele

en	Delete
nl	Verwijder

en	Activation function
nl	Activeringsfunctie

en	The selected activation applies to all neurons in this layer.
nl	De geselecteerde activering geldt voor alle neuronen in deze laag.

en	After calculating a neuron's value by adding up its weighted input values and its bias:
nl	Na het berekenen van de waarde van een neuron door het optellen van de gewogen ingangswaarden en de bias:

en	Range of possible output values:
nl	Bereik van mogelijke outputwaarden:

en	Neurons
nl	Neuronen

en	Remove
nl	Verwijder

en	Add
nl	Voeg toe

en	neurons
nl	neuronen

en	Update

en	Incoming connections
nl	Inkomende verbindingen

en	Select the layers that connect to this layer
nl	Selecteer de lagen die met deze laag verbonden zijn

en	Assign feature to this layer. Hover over the feature keys in the opened dropdown menu for a description.
nl	Ken kenmerk aan deze laag toe. Ga met de muis over de kenmerksleutels in het geopende vervolgkeuzemenu voor een beschrijving.

en	Outgoing connections
nl	Uitgaande verbindingen

en	Select the layers this layer connects to
nl	Selecteer de lagen waarmee deze laag verbonden is

en	Outgoing data
nl	Uitgaande gegevens

en	Neuron

en	Corresponding layer:
nl	Corresponderende laag:

en	Assigned feature (input)
nl	Toegewezen functie (invoer)

en	Inputs
nl	Ingangen

en	- All neurons from
nl	- Alle neuronen van

en	Label (output)
nl	Label (uitvoer)

en	Outputs
nl	Uitgangen

en	Edge
nl	Rand

en	Weight
nl	Gewicht

en	Failed to enter fullscreen mode.
nl	Kan niet naar volledig scherm gaan.

en	Loading
nl	Laden

en	Per capita crime rate by town
nl	Criminaliteit per hoofd van de bevolking per stad

en	Proportion of residential land zoned for lots over 25,000 sq.ft.
nl	Percentage woongrond bestemd voor kavels van meer dan 25.000 sq.ft.

en	Proportion of nonretail business acres per town
nl	Aandeel zakelijke hectares buiten de detailhandel per stad

en	Charles River dummy variable (= 1 if tract bounds river; 0 otherwise)
nl	Charles River dummy-variabele (= 1 als traject aan rivier grenst; 0 anders)

en	Nitric oxides concentration (parts per 10 million)
nl	Stikstofoxidenconcentratie (delen per 10 miljoen)

en	Average number of rooms per dwelling
nl	Gemiddeld aantal kamers per woning

en	Proportion of owner-occupied units built prior to 1940
nl	Aandeel eenheden met een eigen woning gebouwd voor 1940

en	Index of accessibility to radial highways
nl	Index van toegankelijkheid tot radiale snelwegen

en	Full-value property-tax rate per $10,000
nl	Belasting op onroerend goed voor de volle waarde per $10.000

en	Pupil-teacher ratio by town
nl	Leerling-leraarratio per stad

en	1000(Bk – 0.63)^2 where Bk is the proportion of blacks by town
nl	1000(Bk - 0,63)^2 waarbij Bk het aandeel zwarten per stad is

en	% lower status of the population
nl	% lagere status van de bevolking

en	Pima Indians Diabetes
nl	Pima-indianen Diabetes

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.
nl	De Pima Indians Diabetes-dataset betreft het voorspellen van het optreden van diabetes binnen 5 jaar bij Pima Indians op basis van medische gegevens. Het is een binair (2-klassen) classificatieprobleem. Het aantal waarnemingen voor elke klasse is niet evenwichtig. Er zijn 768 observaties met 8 inputvariabelen en 1 outputvariabele. Ontbrekende waarden worden verondersteld te worden gecodeerd met nulwaarden.

en	Number of times pregnant
nl	Aantal keer zwanger

en	Plasma glucose concentration a 2 hours in an oral glucose tolerance test.
nl	Plasmaglucoseconcentratie na 2 uur in een orale glucosetolerantietest.

en	Diastolic blood pressure (mm Hg)
nl	Diastolische bloeddruk (mm Hg)

en	Triceps skinfold thickness (mm)
nl	Triceps huidplooidikte (mm)

en	2-Hour serum insulin (mu U/ml)
nl	2-uurs serum insuline (mu U/ml)

en	Body mass index (weight in kg/(height in m)^2)
nl	Lichaamsmassa-index (gewicht in kg/(lengte in m)^2)

en	Diabetes pedigree function
nl	Diabetes stamboomfunctie

en	Age (years)
nl	Leeftijd (jaren)

en	Diabetes

en	Toggle Menu

en	Zoom in
nl	Inzoomen

en	Zoom to network
nl	Inzoomen op netwerk

en	Zoom out
nl	Uitzoomen

en	Exit Fullscreen
nl	Volledig scherm afsluiten

en	Fullscreen
nl	Volledig scherm

en	Start

en	Data set
nl	Gegevensreeks