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.
ru	Вы решили обучить модель с текущей конфигурацией. В связи с этим все возможности редактирования конфигурации были временно удалены или отключены, чтобы убедиться, что конфигурация, которую вы видите, соответствует конфигурации, которую использует модель. Если вы хотите внести изменения в конфигурацию, вам нужно сначала отбросить текущую модель. Если вы отбросите модель, вы сможете снова выполнить любые изменения и обучить новую модель на основе новой конфигурации.

en	Discards the model, which gains you back your editing capabilities
ru	Выбрасывает модель, что возвращает вам возможности редактирования

en	Discard
ru	Выбросить

en	Discard model
ru	Отбраковка модели

en	Layer
ru	Слой

en	was deleted because no data could be assigned to it!
ru	был удален, потому что ему не могли быть присвоены никакие данные!

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)
ru	Входной слой - это слой, который просто принимает данные, поступающие извне сети, и передает их следующему слою (слоям).

en	A dense layer, also called fully-connected layer, is a layer whose inside neurons connect to every neuron in the preceding layer.
ru	Плотный слой, также называемый полностью связанным слоем, - это слой, внутренние нейроны которого соединяются с каждым нейроном предыдущего слоя.

en	The selected layer can not be duplicated! Only a single output layer is currently supported!
ru	Выбранный слой не может быть продублирован! В настоящее время поддерживается только один выходной слой!

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.
ru	Выходной слой в данном моделировании - это обычный плотный слой, дополнительно наделенный способностью выводить входящие данные за пределы сети.

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.
ru	Поскольку целью этого слоя является вывод классификации, мы должны объединить его с функцией активации softmax, чтобы получить распределение вероятностей.

en	Get started
ru	Начать

en	Import JSON configuration
ru	Импорт конфигурации JSON

en	Intermediate
ru	Промежуточный

en	Classification
ru	Классификация

en	Feed Forward

en	Boston House Pricing
ru	Цены на Бостон Хаус

en	Regression
ru	Регрессия

en	Create
ru	Создать

en	You can create a custom configuration by using the options in the corresponding right panels.
ru	Вы можете создать пользовательскую конфигурацию с помощью опций на соответствующих правых панелях.

en	Settings
ru	Настройки

en	Configure which options the users of this widget are allowed to view and edit
ru	Настройте, какие параметры могут просматривать и редактировать пользователи этого виджета

en	Reset
ru	Сброс

en	Set to default
ru	Установить по умолчанию

en	Allow importing configurations
ru	Разрешить импорт конфигураций

en	Show recommendations
ru	Показать рекомендации

en	Allow exporting configurations
ru	Разрешить экспорт конфигураций

en	Network
ru	Сеть

en	Restrict layer types
ru	Ограничение типов слоев

en	Allow dense layers
ru	Разрешить плотные слои

en	Editing
ru	Редактирование

en	Allow adding and removing layers
ru	Позволяет добавлять и удалять слои

en	Allow editing layers
ru	Разрешить редактирование слоев

en	Allow selecting the data flowing into input layers
ru	Позволяет выбирать данные, поступающие во входные слои

en	Allow editing the number of neurons
ru	Позволяет редактировать количество нейронов

en	Allow changing the activation function
ru	Позволяет изменять функцию активации

en	Allow reconnecting the layers with each other
ru	Позволяет соединить слои друг с другом

en	Allow selecting a different data set
ru	Позволяет выбрать другой набор данных

en	Allow managing (creating new and deleting) data sets
ru	Позволяет управлять (создавать новые и удалять) наборами данных

en	Show plots
ru	Показать сюжеты

en	Training
ru	Обучение

en	Allow editing hyperparameters
ru	Разрешить редактирование гиперпараметров

en	Allow editing the batch size
ru	Позволяет редактировать размер партии

en	Allow editing the learning rate
ru	Позволяет редактировать скорость обучения

en	Allow editing the dropout rate
ru	Разрешить редактирование показателя отсева

en	Important info
ru	Важная информация

en	Export
ru	Экспорт

en	Export the current configuration to your local file system as a JSON file. Storing trained models is not supported.
ru	Экспортируйте текущую конфигурацию в локальную файловую систему в виде файла JSON. Хранение обученных моделей не поддерживается.

en	Keyboard shortcuts
ru	Клавиатурные сокращения

en	Deletes the currently selected layer
ru	Удаляет текущий выбранный слой

en	Duplicates the currently selected layer
ru	Дублирует текущий выбранный слой

en	Moves the currently selected layer
ru	Перемещает текущий выбранный слой

en	Q & A
ru	ВОПРОСЫ И ОТВЕТЫ

en	There are currently no help entries. If you publish the widget like this, the help section will be hidden.
ru	В настоящее время нет записей о помощи. Если вы опубликуете виджет в таком виде, раздел помощи будет скрыт.

en	Update entry
ru	Обновить запись

en	Remove entry
ru	Удалить запись

en	Title
ru	Название

en	Add entry
ru	Добавить запись

en	About this app
ru	Об этом приложении

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.
ru	Это приложение было разработано Кристианом Кохом, студентом RWTH Aachen University, при поддержке Фредерика Сальмена и кафедры i9 RWTH Aachen University.

en	About the developer
ru	О разработчике

en	License
ru	Лицензия

en	All third-party data sets have been published under public domain
ru	Все наборы данных третьих сторон были опубликованы в открытом доступе

en	Add layer
ru	Добавить слой

en	Drag a layer anywhere to place it on the canvas
ru	Перетащите слой в любое место, чтобы разместить его на холсте

en	Output
ru	Выход

en	Clear
ru	Очистить

en	Clear network
ru	Чистая сеть

en	This will remove every layer from the network.
ru	Это позволит удалить все уровни из сети.

en	Your network currently contains
ru	В настоящее время ваша сеть содержит

en	layers
ru	слои

en	Your network is currently empty.
ru	В настоящее время ваша сеть пуста.

en	You currently do not have an input layer. Drag one onto the canvas!
ru	В настоящее время у вас нет входного слоя. Перетащите его на холст!

en	You currently do not have an output layer. Drag one onto the canvas!
ru	В настоящее время у вас нет выходного слоя. Перетащите его на холст!

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
ru	Всегда следите за тем, чтобы слои соединялись таким образом, чтобы от входного слоя (слоев) к выходному был путь! Поэтому выберите слой на холсте и выберите его входящие или исходящие соединения

en	Features
ru	Характеристики

en	Label
ru	Этикетка

en	View raw data
ru	Просмотр исходных данных

en	Click on an feature pill above to see the relation between this feature and the label in a plot
ru	Щелкните на таблетке с характеристикой выше, чтобы увидеть связь между этой характеристикой и меткой на графике

en	plotted against
ru	построенный против

en	Plots
ru	Участки

en	The progress you made in creating your own data set was successfully restored!
ru	Прогресс, достигнутый вами при создании собственного набора данных, успешно восстановлен!

en	A data set with the same name already exists!
ru	Набор данных с таким же именем уже существует!

en	The provided data does not match the required format! Please check again
ru	Предоставленные данные не соответствуют требуемому формату! Пожалуйста, проверьте еще раз

en	A new data set was successfully created and automatically selected!
ru	Новый набор данных был успешно создан и автоматически выбран!

en	Create a new data set
ru	Создайте новый набор данных

en	Welcome
ru	Добро пожаловать

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.
ru	Этот тур проведет вас через создание собственного набора данных в несколько простых шагов. Все сохраняется автоматически, поэтому вы можете в любой момент закрыть этот модальный экран и продолжить работу.

en	General info about the data set
ru	Общая информация о наборе данных

en	Choose a short but meaningful name for your data set and write a description.
ru	Выберите короткое, но осмысленное название для своего набора данных и напишите его описание.

en	Name
ru	Имя

en	Description
ru	Описание

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.
ru	Набор данных Boston House Price предполагает прогнозирование цены дома в тысячах долларов с учетом подробной информации о доме и его районе.

en	Choose 'regression' if you want to predict continous values like house or gas prices
ru	Выберите "регрессия", если вы хотите предсказать постоянные величины, например цены на жилье или газ.

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?)
ru	Выберите "классификация", если вам нужна информация о принадлежности признака(ов) к какому-либо классу (например, какое животное можно увидеть на этом изображении? Собака, кошка или лошадь?).

en	Choose a type
ru	Выберите тип

en	Which data will be put into the neural network? Create arbitrary many features!
ru	Какие данные будут помещены в нейронную сеть? Создайте произвольное количество функций!

en	Key
ru	Ключ

en	1-6 capital letters
ru	1-6 заглавные буквы

en	Weighted distances to five Boston employment centers
ru	Взвешенные расстояния до пяти центров занятости Бостона

en	Remove feature
ru	Удалить функцию

en	Add feature
ru	Добавить функцию

en	What shall be the output of the network?
ru	Что должно быть на выходе сети?

en	Median value of owner-occupied homes in $1000s
ru	Медианная стоимость домов, принадлежащих владельцам, в $1000

en	an integer
ru	целое число

en	Animal was detected as a horse
ru	Животное было обнаружено как лошадь

en	Remove class
ru	Удалить класс

en	Add class
ru	Добавить класс

en	You are nearly done
ru	Вы почти закончили

en	Now add your data in the following format
ru	Теперь добавьте свои данные в следующем формате

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.
ru	Каждая строка должна представлять собой один набор, содержащий характеристики и метку. Разделите элементы запятой (пробелы до и после запятой не помешают). Последний элемент всегда представляет метку, а элементы перед ним - характеристики. Убедитесь, что для значений с плавающей точкой используются только точки и никаких запятых. Если у вас есть данные в формате CSV, вы можете просто вставить их сюда, но не забудьте удалить все комментарии.

en	Previous
ru	Предыдущий

en	Next
ru	Следующий

en	Validate and create
ru	Проверьте и создайте

en	Manage data sets
ru	Управление наборами данных

en	Currently selected
ru	В настоящее время выбран

en	Permanently delete data set
ru	Постоянное удаление набора данных

en	Select data set
ru	Выберите набор данных

en	"Select a data set"
ru	"Выберите набор данных"

en	Train
ru	Поезд

en	Training completed!
ru	Обучение завершено!

en	Feel free to continue training your model for some additional epochs which might get you even better results!
ru	Не стесняйтесь продолжать обучение модели в течение нескольких дополнительных эпох, что может дать еще лучшие результаты!

en	Epochs
ru	Эпохи

en	Number of iterations over the whole training data set
ru	Количество итераций по всему набору обучающих данных

en	Run
ru	Запускайте

en	Train for 1 epoch
ru	Обучение в течение 1 эпохи

en	Train for
ru	Поезд для

en	epochs
ru	эпохи

en	Epoch
ru	Эпоха

en	Batch
ru	Партия

en	Metrics
ru	Метрики

en	Loss: Categorical Crossentropy
ru	Потеря: Категориальная кроссэнтропия

en	Accuracy: In what percentage of the tests was the right class predicted?
ru	Точность: В каком проценте тестов был предсказан правильный класс?

en	Loss: Mean Squared Error
ru	Потери: средняя квадратичная ошибка

en	Error
ru	Ошибка

en	What is the difference between the two lines in a graph?
ru	В чем разница между двумя линиями на графике?

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'.
ru	Для val_... метрика рассчитывается на наборе проверочных данных, в то время как для данных без префикса val метрика рассчитывается на наборе обучающих данных. Метрики для набора проверочных данных можно считать более значимыми, так как это данные, которые сеть не "знает".

en	Hyperparameters
ru	Гиперпараметры

en	Batch size
ru	Размер партии

en	Learning rate
ru	Скорость обучения

en	Dropout rate
ru	Уровень отсева

en	Adjust the probability of neurons being deactivated during training
ru	Регулировка вероятности отключения нейронов во время обучения

en	Predict
ru	Предсказать

en	Predicted label
ru	Предполагаемая этикетка

en	with a probability of
ru	с вероятностью

en	Make another prediction
ru	Сделайте еще одно предсказание

en	Actions
ru	Действия

en	Duplicate
ru	Дубликат

en	Delete
ru	Удалить

en	Activation function
ru	Функция активации

en	The selected activation applies to all neurons in this layer.
ru	Выбранная активация применяется ко всем нейронам в этом слое.

en	After calculating a neuron's value by adding up its weighted input values and its bias:
ru	После вычисления значения нейрона путем сложения его взвешенных входных значений и смещения:

en	Range of possible output values:
ru	Диапазон возможных выходных значений:

en	Neurons
ru	Нейроны

en	Remove
ru	Удалить

en	Add
ru	Добавить

en	neurons
ru	нейроны

en	Update
ru	Обновление

en	Incoming connections
ru	Входящие соединения

en	Select the layers that connect to this layer
ru	Выберите слои, которые подключены к этому слою

en	Assign feature to this layer. Hover over the feature keys in the opened dropdown menu for a description.
ru	Назначьте функцию этому слою. Наведите курсор на клавиши функций в открывшемся выпадающем меню, чтобы получить описание.

en	Outgoing connections
ru	Исходящие соединения

en	Select the layers this layer connects to
ru	Выберите слои, к которым подключается этот слой

en	Outgoing data
ru	Исходящие данные

en	Neuron
ru	Нейрон

en	Corresponding layer:
ru	Соответствующий слой:

en	Assigned feature (input)
ru	Назначение функции (вход)

en	Inputs
ru	Входы

en	- All neurons from
ru	- Все нейроны из

en	Label (output)
ru	Этикетка (выход)

en	Outputs
ru	Выходы

en	Edge
ru	Край

en	Weight
ru	Вес

en	Failed to enter fullscreen mode.
ru	Не удалось войти в полноэкранный режим.

en	Loading
ru	Загрузка

en	Per capita crime rate by town
ru	Уровень преступности на душу населения по городам

en	Proportion of residential land zoned for lots over 25,000 sq.ft.
ru	Доля жилых земель, зонированных для участков площадью более 25 000 кв. футов.

en	Proportion of nonretail business acres per town
ru	Доля акров неторговых площадей в городе

en	Charles River dummy variable (= 1 if tract bounds river; 0 otherwise)
ru	Фиктивная переменная Charles River (= 1, если участок граничит с рекой; 0 в противном случае)

en	Nitric oxides concentration (parts per 10 million)
ru	Концентрация оксидов азота (частей на 10 миллионов)

en	Average number of rooms per dwelling
ru	Среднее количество комнат на одно жилище

en	Proportion of owner-occupied units built prior to 1940
ru	Доля квартир, занимаемых владельцами, построенных до 1940 года

en	Index of accessibility to radial highways
ru	Индекс доступности радиальных магистралей

en	Full-value property-tax rate per $10,000
ru	Ставка налога на полную стоимость имущества на $10 000

en	Pupil-teacher ratio by town
ru	Соотношение числа учеников и учителей по городам

en	1000(Bk – 0.63)^2 where Bk is the proportion of blacks by town
ru	1000(Bk - 0.63)^2, где Bk - доля чернокожих в городе

en	% lower status of the population
ru	% более низкий статус населения

en	Pima Indians Diabetes
ru	Диабет индейцев пима

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.
ru	Набор данных Pima Indians Diabetes предполагает прогнозирование возникновения диабета в течение 5 лет у индейцев пима, учитывая их медицинские данные. Это бинарная (двухклассовая) задача классификации. Количество наблюдений для каждого класса не сбалансировано. Имеется 768 наблюдений с 8 входными переменными и 1 выходной переменной. Считается, что пропущенные значения кодируются нулевыми значениями.

en	Number of times pregnant
ru	Количество беременностей

en	Plasma glucose concentration a 2 hours in an oral glucose tolerance test.
ru	Концентрация глюкозы в плазме крови через 2 часа при проведении перорального теста на толерантность к глюкозе.

en	Diastolic blood pressure (mm Hg)
ru	Диастолическое артериальное давление (мм рт. ст.)

en	Triceps skinfold thickness (mm)
ru	Толщина кожной пластины трицепса (мм)

en	2-Hour serum insulin (mu U/ml)
ru	2-часовой инсулин в сыворотке крови (мю Ед/мл)

en	Body mass index (weight in kg/(height in m)^2)
ru	Индекс массы тела (вес в кг/(рост в м)^2)

en	Diabetes pedigree function
ru	Родословная диабета

en	Age (years)
ru	Возраст (лет)

en	Diabetes
ru	Диабет

en	Toggle Menu

en	Zoom in
ru	Увеличить

en	Zoom to network
ru	Увеличить масштаб сети

en	Zoom out
ru	Уменьшить масштаб

en	Exit Fullscreen
ru	Выход из полноэкранного режима

en	Fullscreen
ru	Полный экран

en	Start
ru	Начало

en	Data set
ru	Набор данных