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.
ro	Ați decis să antrenați un model cu configurația curentă. Ca efect, toate opțiunile de modificare a configurației au fost temporar eliminate sau dezactivate pentru a vă asigura că configurația pe care o vedeți este aceeași configurație pe care o utilizează modelul. Dacă doriți să efectuați modificări ale configurației, trebuie să eliminați mai întâi modelul curent. Dacă eliminați modelul, puteți efectua din nou orice modificări și puteți forma un nou model bazat pe noua configurație.

en	Discards the model, which gains you back your editing capabilities
ro	Renunță la model, ceea ce îți redă capacitățile de editare

en	Discard
ro	Aruncă

en	Discard model
ro	Aruncați modelul

en	Layer
ro	Strat

en	was deleted because no data could be assigned to it!
ro	a fost ștearsă deoarece nu i-au putut fi atribuite date!

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)
ro	Un strat de intrare este un strat care doar preia datele furnizate din afara rețelei și le transmite mai departe către stratul (straturile) următor(e)

en	A dense layer, also called fully-connected layer, is a layer whose inside neurons connect to every neuron in the preceding layer.
ro	Un strat dens, numit și strat complet conectat, este un strat ai cărui neuroni interni sunt conectați la fiecare neuron din stratul precedent.

en	The selected layer can not be duplicated! Only a single output layer is currently supported!
ro	Stratul selectat nu poate fi duplicat! În prezent este acceptat doar un singur strat de ieșire!

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.
ro	Un strat de ieșire în această simulare este doar un strat dens normal, dotat în plus cu capacitatea de a scoate din rețea datele primite.

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.
ro	Deoarece scopul acestui strat este de a emite o clasificare, ar trebui să îl combinăm cu o funcție de activare softmax pentru a furniza o distribuție a probabilităților.

en	Get started
ro	Începeți

en	Import JSON configuration
ro	Importați configurația JSON

en	Intermediate
ro	Intermediar

en	Classification
ro	Clasificare

en	Feed Forward

en	Boston House Pricing
ro	Boston House Prețuri

en	Regression
ro	Regresie

en	Create
ro	Creați

en	You can create a custom configuration by using the options in the corresponding right panels.
ro	Puteți crea o configurație personalizată utilizând opțiunile din panourile din dreapta corespunzătoare.

en	Settings
ro	Setări

en	Configure which options the users of this widget are allowed to view and edit
ro	Configurați opțiunile pe care utilizatorii acestui widget pot să le vizualizeze și să le editeze

en	Reset
ro	Resetare

en	Set to default
ro	Setați la valoarea implicită

en	Allow importing configurations
ro	Permite importarea configurațiilor

en	Show recommendations
ro	Arată recomandări

en	Allow exporting configurations
ro	Permiteți exportul configurațiilor

en	Network
ro	Rețea

en	Restrict layer types
ro	Restricționarea tipurilor de straturi

en	Allow dense layers
ro	Permite straturi dense

en	Editing
ro	Editare

en	Allow adding and removing layers
ro	Permite adăugarea și eliminarea de straturi

en	Allow editing layers
ro	Permiteți editarea straturilor

en	Allow selecting the data flowing into input layers
ro	Permite selectarea datelor care curg în straturile de intrare

en	Allow editing the number of neurons
ro	Permite editarea numărului de neuroni

en	Allow changing the activation function
ro	Permite schimbarea funcției de activare

en	Allow reconnecting the layers with each other
ro	Permite reconectarea straturilor între ele

en	Allow selecting a different data set
ro	Permite selectarea unui set de date diferit

en	Allow managing (creating new and deleting) data sets
ro	Permite gestionarea (crearea și ștergerea) seturilor de date

en	Show plots
ro	Arată parcelele

en	Training
ro	Formare profesională

en	Allow editing hyperparameters
ro	Permite editarea hiperparametrilor

en	Allow editing the batch size
ro	Permiteți editarea mărimii lotului

en	Allow editing the learning rate
ro	Permite editarea ratei de învățare

en	Allow editing the dropout rate
ro	Permiteți editarea ratei de abandon

en	Important info
ro	Informații importante

en	Export

en	Export the current configuration to your local file system as a JSON file. Storing trained models is not supported.
ro	Exportați configurația curentă în sistemul dvs. local de fișiere ca fișier JSON. Stocarea modelelor formate nu este acceptată.

en	Keyboard shortcuts
ro	Comenzi rapide de la tastatură

en	Deletes the currently selected layer
ro	Șterge stratul selectat în prezent

en	Duplicates the currently selected layer
ro	Duplică stratul selectat în prezent

en	Moves the currently selected layer
ro	Deplasează stratul selectat în prezent

en	Q & A
ro	ÎNTREBĂRI ȘI RĂSPUNSURI

en	There are currently no help entries. If you publish the widget like this, the help section will be hidden.
ro	În prezent nu există intrări de ajutor. Dacă publicați widgetul în acest mod, secțiunea de ajutor va fi ascunsă.

en	Update entry
ro	Actualizare intrare

en	Remove entry
ro	Eliminare intrare

en	Title
ro	Titlu

en	Add entry
ro	Adăugați intrare

en	About this app
ro	Despre această aplicație

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.
ro	Această aplicație a fost dezvoltată de Christian Koch, student la Universitatea RWTH Aachen, cu sprijinul lui Frederic Salmen și al catedrei i9 de la Universitatea RWTH Aachen.

en	About the developer
ro	Despre dezvoltator

en	License
ro	Licență

en	All third-party data sets have been published under public domain
ro	Toate seturile de date terțe au fost publicate în domeniul public

en	Add layer
ro	Adăugați un strat

en	Drag a layer anywhere to place it on the canvas
ro	Trageți un strat oriunde pentru a-l plasa pe pânză

en	Output
ro	Ieșire

en	Clear
ro	Clar

en	Clear network
ro	Rețea clară

en	This will remove every layer from the network.
ro	Acest lucru va elimina fiecare strat din rețea.

en	Your network currently contains
ro	Rețeaua dvs. conține în prezent

en	layers
ro	straturi

en	Your network is currently empty.
ro	Rețeaua dvs. este momentan goală.

en	You currently do not have an input layer. Drag one onto the canvas!
ro	În prezent, nu aveți un strat de intrare. Trageți unul pe pânză!

en	You currently do not have an output layer. Drag one onto the canvas!
ro	În prezent, nu aveți un strat de ieșire. Trageți unul pe pânză!

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
ro	Asigurați-vă întotdeauna că vă conectați straturile astfel încât să existe o cale de la stratul (straturile) de intrare la stratul de ieșire! Prin urmare, selectați un strat în canvas și selectați conexiunile sale de intrare sau de ieșire

en	Features
ro	Caracteristici

en	Label
ro	Etichetă

en	View raw data
ro	Vizualizați datele brute

en	Click on an feature pill above to see the relation between this feature and the label in a plot
ro	Faceți clic pe un element de mai sus pentru a vedea relația dintre acest element și etichetă într-un grafic

en	plotted against
ro	trasat în raport cu

en	Plots
ro	Parcele

en	The progress you made in creating your own data set was successfully restored!
ro	Progresul realizat în crearea propriului set de date a fost restabilit cu succes!

en	A data set with the same name already exists!
ro	Un set de date cu același nume există deja!

en	The provided data does not match the required format! Please check again
ro	Datele furnizate nu corespund formatului solicitat! Vă rugăm să verificați din nou

en	A new data set was successfully created and automatically selected!
ro	Un nou set de date a fost creat cu succes și selectat automat!

en	Create a new data set
ro	Creați un nou set de date

en	Welcome
ro	Bine ați venit

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.
ro	Acest tur vă va ghida prin crearea propriului set de date în câțiva pași simpli. Totul este stocat automat, astfel încât puteți închide acest mod în orice moment și să îl reluați.

en	General info about the data set
ro	Informații generale despre setul de date

en	Choose a short but meaningful name for your data set and write a description.
ro	Alegeți un nume scurt, dar semnificativ pentru setul dvs. de date și scrieți o descriere.

en	Name
ro	Nume și prenume

en	Description
ro	Descriere

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.
ro	Setul de date privind prețul locuințelor din Boston presupune predicția prețului unei locuințe în mii de dolari, având în vedere detaliile despre locuință și cartierul acesteia.

en	Choose 'regression' if you want to predict continous values like house or gas prices
ro	Alegeți "regresie" dacă doriți să preziceți valori continue, cum ar fi prețul locuințelor sau al gazelor

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?)
ro	Alegeți "clasificare" dacă doriți informații despre apartenența caracteristicii (caracteristicilor) la o clasă (de exemplu, ce animal poate fi văzut în această imagine? Un câine, o pisică sau un cal?)

en	Choose a type
ro	Alegeți un tip

en	Which data will be put into the neural network? Create arbitrary many features!
ro	Ce date vor fi introduse în rețeaua neuronală? Creați arbitrar de multe caracteristici!

en	Key
ro	Cheie

en	1-6 capital letters
ro	1-6 litere majuscule

en	Weighted distances to five Boston employment centers
ro	Distanțe ponderate până la cinci centre de ocupare a forței de muncă din Boston

en	Remove feature
ro	Eliminați caracteristica

en	Add feature
ro	Adăugați caracteristica

en	What shall be the output of the network?
ro	Care va fi rezultatul rețelei?

en	Median value of owner-occupied homes in $1000s
ro	Valoarea mediană a locuințelor ocupate de proprietari în mii de dolari

en	an integer
ro	un număr întreg

en	Animal was detected as a horse
ro	Animalul a fost detectat ca fiind un cal

en	Remove class
ro	Eliminarea clasei

en	Add class
ro	Adăugați clasa

en	You are nearly done
ro	Sunteți aproape gata

en	Now add your data in the following format
ro	Acum adăugați datele în următorul format

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.
ro	Fiecare rând trebuie să reprezinte un set care conține caracteristicile și eticheta. Separați elementele cu o virgulă (spațiile înainte și după virgulă sunt acceptate). Ultimul element reprezintă întotdeauna eticheta, în timp ce elementele dinaintea sa reprezintă caracteristicile. Asigurați-vă că utilizați numai puncte și nu virgule pentru valorile în virgulă mobilă. Dacă aveți date în format CSV, le puteți lipi aici, dar asigurați-vă că eliminați orice comentariu.

en	Previous
ro	Articolul precedent

en	Next
ro	Următorul

en	Validate and create
ro	Validați și creați

en	Manage data sets
ro	Gestionarea seturilor de date

en	Currently selected
ro	Selectat în prezent

en	Permanently delete data set
ro	Ștergeți permanent setul de date

en	Select data set
ro	Selectați setul de date

en	"Select a data set"
ro	"Selectați un set de date"

en	Train
ro	Tren

en	Training completed!
ro	Formare finalizată!

en	Feel free to continue training your model for some additional epochs which might get you even better results!
ro	Nu ezitați să continuați antrenarea modelului pentru câteva epoci suplimentare, ceea ce v-ar putea oferi rezultate și mai bune!

en	Epochs
ro	Epoci

en	Number of iterations over the whole training data set
ro	Numărul de iterații pe întregul set de date de formare

en	Run
ro	Aleargă

en	Train for 1 epoch
ro	Tren pentru 1 epocă

en	Train for
ro	Tren pentru

en	epochs
ro	epoci

en	Epoch
ro	Epocă

en	Batch
ro	Lot

en	Metrics
ro	Metrici

en	Loss: Categorical Crossentropy
ro	Pierdere: Crossentropie categorială

en	Accuracy: In what percentage of the tests was the right class predicted?
ro	Precizie: În ce procent din teste a fost prezisă clasa corectă?

en	Loss: Mean Squared Error
ro	Pierdere: Eroare pătratică medie

en	Error
ro	Eroare

en	What is the difference between the two lines in a graph?
ro	Care este diferența dintre cele două linii ale unui grafic?

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'.
ro	Pentru val_..., metrica este calculată pe setul de date de validare, în timp ce pentru datele fără val ca prefix, metrica este calculată pe setul de date de formare. Măsurătorile pentru setul de date de validare pot fi considerate mai semnificative, deoarece acestea sunt datele pe care rețeaua nu le "cunoaște".

en	Hyperparameters
ro	Hiperparametri

en	Batch size
ro	Dimensiunea lotului

en	Learning rate
ro	Rata de învățare

en	Dropout rate
ro	Rata abandonului

en	Adjust the probability of neurons being deactivated during training
ro	Ajustați probabilitatea ca neuronii să fie dezactivați în timpul antrenamentului

en	Predict
ro	Preziceți

en	Predicted label
ro	Etichetă preconizată

en	with a probability of
ro	cu o probabilitate de

en	Make another prediction
ro	Faceți o altă predicție

en	Actions
ro	Acțiuni

en	Duplicate
ro	Duplicat

en	Delete
ro	Ștergeți

en	Activation function
ro	Funcția de activare

en	The selected activation applies to all neurons in this layer.
ro	Activarea selectată se aplică tuturor neuronilor din acest strat.

en	After calculating a neuron's value by adding up its weighted input values and its bias:
ro	După calcularea valorii unui neuron prin însumarea valorilor de intrare ponderate și a deviației sale:

en	Range of possible output values:
ro	Intervalul valorilor de ieșire posibile:

en	Neurons
ro	Neuroni

en	Remove
ro	Eliminați

en	Add
ro	Adaugă

en	neurons
ro	neuroni

en	Update
ro	Actualizare

en	Incoming connections
ro	Conexiuni de intrare

en	Select the layers that connect to this layer
ro	Selectați straturile care se conectează la acest strat

en	Assign feature to this layer. Hover over the feature keys in the opened dropdown menu for a description.
ro	Atribuiți caracteristica acestui strat. Treceți cu mouse-ul peste cheile caracteristicilor din meniul derulant deschis pentru o descriere.

en	Outgoing connections
ro	Conexiuni de ieșire

en	Select the layers this layer connects to
ro	Selectați straturile la care se conectează acest strat

en	Outgoing data
ro	Date de ieșire

en	Neuron

en	Corresponding layer:
ro	Stratul corespondent:

en	Assigned feature (input)
ro	Funcție atribuită (intrare)

en	Inputs
ro	Intrări

en	- All neurons from
ro	- Toți neuronii din

en	Label (output)
ro	Etichetă (ieșire)

en	Outputs
ro	Ieșiri

en	Edge
ro	Marginea

en	Weight
ro	Greutate

en	Failed to enter fullscreen mode.
ro	Nu a reușit să intre în modul ecran complet.

en	Loading
ro	Încărcare

en	Per capita crime rate by town
ro	Rata criminalității pe cap de locuitor în funcție de oraș

en	Proportion of residential land zoned for lots over 25,000 sq.ft.
ro	Proporția de terenuri rezidențiale zonate pentru loturi de peste 25.000 mp.

en	Proportion of nonretail business acres per town
ro	Proporția suprafețelor ocupate de întreprinderi care nu vând cu amănuntul pe oraș

en	Charles River dummy variable (= 1 if tract bounds river; 0 otherwise)
ro	Variabilă fictivă Charles River (= 1 dacă tractul delimitează râul; 0 în caz contrar)

en	Nitric oxides concentration (parts per 10 million)
ro	Concentrația de oxizi nitrici (părți la 10 milioane)

en	Average number of rooms per dwelling
ro	Numărul mediu de camere pe locuință

en	Proportion of owner-occupied units built prior to 1940
ro	Proporția de unități ocupate de proprietari construite înainte de 1940

en	Index of accessibility to radial highways
ro	Indice de accesibilitate la autostrăzile radiale

en	Full-value property-tax rate per $10,000
ro	Rata impozitului pe întreaga valoare a proprietății per 10 000

en	Pupil-teacher ratio by town
ro	Raportul elevi-profesor în funcție de oraș

en	1000(Bk – 0.63)^2 where Bk is the proportion of blacks by town
ro	1000(Bk - 0,63)^2 unde Bk este proporția de negri pe oraș

en	% lower status of the population
ro	% statut inferior al populației

en	Pima Indians Diabetes
ro	Indienii Pima Diabet

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.
ro	Setul de date Pima Indians Diabetes presupune prezicerea apariției diabetului în decurs de 5 ani la indienii Pima, date fiind detaliile medicale. Aceasta este o problemă de clasificare binară (2 clase). Numărul de observații pentru fiecare clasă nu este echilibrat. Există 768 de observații cu 8 variabile de intrare și 1 variabilă de ieșire. Valorile lipsă sunt considerate a fi codificate cu valori zero.

en	Number of times pregnant
ro	Număr de sarcini

en	Plasma glucose concentration a 2 hours in an oral glucose tolerance test.
ro	Concentrația plasmatică a glucozei la 2 ore în cadrul unui test de toleranță orală la glucoză.

en	Diastolic blood pressure (mm Hg)
ro	Tensiunea arterială diastolică (mm Hg)

en	Triceps skinfold thickness (mm)
ro	Grosimea pliului cutanat al tricepsului (mm)

en	2-Hour serum insulin (mu U/ml)
ro	Insulină serică la 2 ore (mu U/ml)

en	Body mass index (weight in kg/(height in m)^2)
ro	Indicele de masă corporală (greutate în kg/(înălțime în m)^2)

en	Diabetes pedigree function
ro	Funcția pedigree diabet

en	Age (years)
ro	Vârsta (ani)

en	Diabetes
ro	Diabet

en	Toggle Menu
ro	Meniu Toggle

en	Zoom in

en	Zoom to network
ro	Zoom la rețea

en	Zoom out

en	Exit Fullscreen
ro	Ieșire ecran complet

en	Fullscreen
ro	Ecran complet

en	Start

en	Data set
ro	Set de date