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.
sl	Odločili ste se za usposabljanje modela s trenutno konfiguracijo. Zaradi tega so bile vse možnosti za urejanje konfiguracije začasno odstranjene ali onemogočene, da bi se prepričali, da je konfiguracija, ki jo vidite, enaka konfiguraciji, ki jo uporablja model. Če želite spremeniti konfiguracijo, morate najprej zavreči trenutni model. Če model zavržete, lahko ponovno izvedete vse spremembe in usposobite nov model na podlagi nove konfiguracije.

en	Discards the model, which gains you back your editing capabilities
sl	Zavrnite model, s čimer pridobite nazaj svoje zmožnosti urejanja.

en	Discard
sl	Zavrnite

en	Discard model
sl	Model za zavrženje

en	Layer
sl	Sloj

en	was deleted because no data could be assigned to it!
sl	je bil izbrisan, ker mu ni bilo mogoče dodeliti nobenih podatkov!

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)
sl	Vhodni sloj je sloj, ki samo sprejema podatke, ki jih dobi zunaj omrežja, in jih posreduje naslednjim slojem.

en	A dense layer, also called fully-connected layer, is a layer whose inside neurons connect to every neuron in the preceding layer.
sl	Gosta plast, imenovana tudi popolnoma povezana plast, je plast, katere notranji nevroni so povezani z vsemi nevroni v prejšnji plasti.

en	The selected layer can not be duplicated! Only a single output layer is currently supported!
sl	Izbrane plasti ni mogoče podvojiti! Trenutno je podprta samo ena izhodna plast!

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.
sl	Izhodni sloj v tej simulaciji je običajen gost sloj, ki je dodatno opremljen z zmožnostjo izpisa vhodnih podatkov iz omrežja.

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.
sl	Ker je namen tega sloja izpisati klasifikacijo, ga moramo združiti z aktivacijsko funkcijo softmax, da zagotovimo porazdelitev verjetnosti.

en	Get started
sl	Začnite

en	Import JSON configuration
sl	Uvoz konfiguracije JSON

en	Intermediate
sl	Vmesni

en	Classification
sl	Razvrstitev

en	Feed Forward
sl	Posredovanje naprej

en	Boston House Pricing
sl	Boston House Cene

en	Regression
sl	Regresija

en	Create
sl	Ustvarite spletno stran

en	You can create a custom configuration by using the options in the corresponding right panels.
sl	Konfiguracijo po meri lahko ustvarite z uporabo možnosti v ustreznih desnih ploščah.

en	Settings
sl	Nastavitve

en	Configure which options the users of this widget are allowed to view and edit
sl	Konfiguracija možnosti, ki jih lahko uporabniki tega gradnika pregledujejo in urejajo

en	Reset
sl	Ponastavitev

en	Set to default
sl	Nastavite na privzeto vrednost

en	Allow importing configurations
sl	Omogočanje uvoza konfiguracij

en	Show recommendations
sl	Prikaži priporočila

en	Allow exporting configurations
sl	Omogočanje izvoza konfiguracij

en	Network
sl	Omrežje

en	Restrict layer types
sl	Omejitev vrst plasti

en	Allow dense layers
sl	Omogočiti goste plasti

en	Editing
sl	Urejanje

en	Allow adding and removing layers
sl	Omogočanje dodajanja in odstranjevanja slojev

en	Allow editing layers
sl	Omogoči urejanje slojev

en	Allow selecting the data flowing into input layers
sl	omogočanje izbire podatkov, ki se stekajo v vhodne plasti.

en	Allow editing the number of neurons
sl	Omogoča urejanje števila nevronov

en	Allow changing the activation function
sl	Omogoča spreminjanje aktivacijske funkcije

en	Allow reconnecting the layers with each other
sl	Omogočanje ponovnega povezovanja plasti med seboj.

en	Allow selecting a different data set
sl	Omogočanje izbire drugega nabora podatkov

en	Allow managing (creating new and deleting) data sets
sl	omogočanje upravljanja (ustvarjanje novih in brisanje) podatkovnih nizov.

en	Show plots
sl	Prikaži parcele

en	Training
sl	Usposabljanje

en	Allow editing hyperparameters
sl	Omogoči urejanje hiperparametrov

en	Allow editing the batch size
sl	Omogočiti urejanje velikosti serije

en	Allow editing the learning rate
sl	Omogočanje urejanja stopnje učenja

en	Allow editing the dropout rate
sl	Omogočiti urejanje stopnje osipa

en	Important info
sl	Pomembne informacije

en	Export
sl	Izvoz

en	Export the current configuration to your local file system as a JSON file. Storing trained models is not supported.
sl	Izvozite trenutno konfiguracijo v lokalni datotečni sistem kot datoteko JSON. Shranjevanje treniranih modelov ni podprto.

en	Keyboard shortcuts
sl	Bližnjice na tipkovnici

en	Deletes the currently selected layer
sl	izbriše trenutno izbrano plast

en	Duplicates the currently selected layer
sl	podvoji trenutno izbrano plast

en	Moves the currently selected layer
sl	premakne trenutno izbrano plast

en	Q & A
sl	VPRAŠANJA IN ODGOVORI

en	There are currently no help entries. If you publish the widget like this, the help section will be hidden.
sl	Trenutno ni vnosov pomoči. Če gradnik objavite na ta način, bo razdelek za pomoč skrit.

en	Update entry
sl	Posodobitev vnosa

en	Remove entry
sl	Odstranitev vnosa

en	Title
sl	Naslov

en	Add entry
sl	Dodajanje vnosa

en	About this app
sl	O tej aplikaciji

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.
sl	To aplikacijo je razvil Christian Koch, študent Univerze RWTH Aachen, ob podpori Frederica Salmena in katedre i9 na Univerzi RWTH Aachen.

en	About the developer
sl	O razvijalcu

en	License
sl	Licenca

en	All third-party data sets have been published under public domain
sl	Vsi podatkovni nizi tretjih oseb so bili objavljeni v javni domeni.

en	Add layer
sl	Dodajte plast

en	Drag a layer anywhere to place it on the canvas
sl	povlecite sloj kamor koli, da ga postavite na platno.

en	Output
sl	Izhod

en	Clear
sl	Jasno

en	Clear network
sl	Jasno omrežje

en	This will remove every layer from the network.
sl	S tem boste iz omrežja odstranili vse plasti.

en	Your network currently contains
sl	Vaše omrežje trenutno vsebuje

en	layers
sl	plasti

en	Your network is currently empty.
sl	Vaše omrežje je trenutno prazno.

en	You currently do not have an input layer. Drag one onto the canvas!
sl	Trenutno nimate vhodne plasti. Povlecite jo na platno!

en	You currently do not have an output layer. Drag one onto the canvas!
sl	Trenutno nimate izhodne plasti. Povlecite jo na platno!

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
sl	Vedno poskrbite, da plasti povežete tako, da bo od vhodne plasti do izhodne plasti potekala pot! Zato izberite sloj na platnu in izberite njegove vhodne ali izhodne povezave.

en	Features
sl	Značilnosti

en	Label
sl	Oznaka

en	View raw data
sl	Oglejte si neobdelane podatke

en	Click on an feature pill above to see the relation between this feature and the label in a plot
sl	Če želite videti povezavo med tem elementom in oznako v diagramu, kliknite na zgornjo tabletko elementa.

en	plotted against
sl	izrisan glede na

en	Plots
sl	Parcele

en	The progress you made in creating your own data set was successfully restored!
sl	Napredek pri ustvarjanju lastnega nabora podatkov je bil uspešno obnovljen!

en	A data set with the same name already exists!
sl	Podatkovni niz z istim imenom že obstaja!

en	The provided data does not match the required format! Please check again
sl	Predloženi podatki ne ustrezajo zahtevani obliki! Prosimo, preverite še enkrat

en	A new data set was successfully created and automatically selected!
sl	Nov podatkovni niz je bil uspešno ustvarjen in samodejno izbran!

en	Create a new data set
sl	Ustvarite nov niz podatkov

en	Welcome
sl	Dobrodošli

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.
sl	Na tem ogledu boste v nekaj preprostih korakih ustvarili lasten nabor podatkov. Vse se samodejno shrani, zato lahko kadar koli zaprete ta modal in nadaljujete.

en	General info about the data set
sl	Splošne informacije o naboru podatkov

en	Choose a short but meaningful name for your data set and write a description.
sl	Izberite kratko, a smiselno ime za svoj nabor podatkov in napišite opis.

en	Name
sl	Ime

en	Description
sl	Opis

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.
sl	Podatkovni niz Boston House Price vključuje napovedovanje cene hiše v tisočih dolarjev glede na podrobnosti o hiši in njeni soseski.

en	Choose 'regression' if you want to predict continous values like house or gas prices
sl	Če želite napovedati stalne vrednosti, kot so cene stanovanj ali plina, izberite možnost "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?)
sl	Če želite informacije o pripadnosti elementa(-ov) določenemu razredu, izberite "klasifikacija" (npr. katera žival je na tej sliki? Pes, mačka ali konj?).

en	Choose a type
sl	Izberite vrsto

en	Which data will be put into the neural network? Create arbitrary many features!
sl	Kateri podatki bodo vneseni v nevronsko mrežo? Ustvarite poljubno veliko funkcij!

en	Key
sl	Ključ

en	1-6 capital letters
sl	1-6 velikih tiskanih črk

en	Weighted distances to five Boston employment centers
sl	Ponderirane razdalje do petih bostonskih zaposlitvenih središč

en	Remove feature
sl	Odstranitev funkcije

en	Add feature
sl	Dodajanje funkcije

en	What shall be the output of the network?
sl	Kakšen bo rezultat omrežja?

en	Median value of owner-occupied homes in $1000s
sl	Srednja vrednost lastniško zasedenih stanovanj v tisočih dolarjih

en	an integer
sl	celo število

en	Animal was detected as a horse
sl	Žival je bila odkrita kot konj

en	Remove class
sl	Odstranitev razreda

en	Add class
sl	Dodajanje razreda

en	You are nearly done
sl	Skoraj ste končali

en	Now add your data in the following format
sl	Zdaj dodajte svoje podatke v naslednji obliki

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.
sl	Vsaka vrstica mora predstavljati en niz, ki vsebuje lastnosti in oznako. Elemente ločite z vejico (presledki pred in za vejico so v redu). Zadnji element vedno predstavlja etiketo, elementi pred njim pa značilnosti. Za vrednosti s spremenljivo vejico uporabljajte samo pike in ne vejice. Če imate podatke v obliki CSV, jih lahko prilepite sem, vendar ne pozabite odstraniti vseh komentarjev.

en	Previous
sl	Prejšnji

en	Next
sl	Naslednji

en	Validate and create
sl	Potrdite in ustvarite

en	Manage data sets
sl	Upravljanje podatkovnih nizov

en	Currently selected
sl	Trenutno izbrano

en	Permanently delete data set
sl	Trajno izbrišite niz podatkov

en	Select data set
sl	Izberite nabor podatkov

en	"Select a data set"
sl	"Izberite nabor podatkov"

en	Train
sl	Vlak

en	Training completed!
sl	Usposabljanje končano!

en	Feel free to continue training your model for some additional epochs which might get you even better results!
sl	Svoj model lahko še naprej trenirate za nekaj dodatnih epoh, kar vam bo morda prineslo še boljše rezultate!

en	Epochs
sl	Epohe

en	Number of iterations over the whole training data set
sl	Število iteracij na celotnem naboru podatkov za učenje

en	Run
sl	Spustite

en	Train for 1 epoch
sl	Usposabljanje za 1 epoho

en	Train for
sl	Usposabljanje za

en	epochs
sl	epohe

en	Epoch
sl	Epoha

en	Batch
sl	Serija

en	Metrics
sl	Metrike

en	Loss: Categorical Crossentropy
sl	Izguba: kategorična križna entropija

en	Accuracy: In what percentage of the tests was the right class predicted?
sl	Natančnost: V kolikšnem odstotku testov je bil napovedan pravi razred?

en	Loss: Mean Squared Error
sl	Izguba: povprečna kvadratna napaka

en	Error
sl	Napaka

en	What is the difference between the two lines in a graph?
sl	Kakšna je razlika med dvema črtama v grafu?

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'.
sl	Za val_... se metrika izračuna na nizu validacijskih podatkov, medtem ko se za podatke brez predpone val metrika izračuna na nizu podatkov za usposabljanje. Metrike za nabor validacijskih podatkov se lahko štejejo za bolj smiselne, saj gre za podatke, ki jih omrežje ne "pozna".

en	Hyperparameters
sl	Hiperparametri

en	Batch size
sl	Velikost serije

en	Learning rate
sl	Stopnja učenja

en	Dropout rate
sl	Stopnja osipa

en	Adjust the probability of neurons being deactivated during training
sl	Prilagodite verjetnost deaktivacije nevronov med usposabljanjem

en	Predict
sl	Napovedovanje

en	Predicted label
sl	Predvidena oznaka

en	with a probability of
sl	z verjetnostjo

en	Make another prediction
sl	Napovejte še eno napoved

en	Actions
sl	Ukrepi

en	Duplicate
sl	Duplikatni

en	Delete
sl	Izbriši

en	Activation function
sl	Funkcija aktiviranja

en	The selected activation applies to all neurons in this layer.
sl	Izbrana aktivacija velja za vse nevrone v tej plasti.

en	After calculating a neuron's value by adding up its weighted input values and its bias:
sl	Po izračunu vrednosti nevrona s seštevanjem njegovih ponderiranih vhodnih vrednosti in njegove pristranskosti:

en	Range of possible output values:
sl	Razpon možnih izhodnih vrednosti:

en	Neurons
sl	Nevroni

en	Remove
sl	Odstranite

en	Add
sl	Dodaj

en	neurons
sl	nevroni

en	Update
sl	Posodobitev

en	Incoming connections
sl	Dohodne povezave

en	Select the layers that connect to this layer
sl	Izberite plasti, ki so povezane s to plastjo.

en	Assign feature to this layer. Hover over the feature keys in the opened dropdown menu for a description.
sl	Funkcijo pripišite temu sloju. V odprtem spustnem meniju se pomaknite nad ključe funkcije, da se prikaže njihov opis.

en	Outgoing connections
sl	Odhodne povezave

en	Select the layers this layer connects to
sl	Izberite plasti, s katerimi je ta plast povezana.

en	Outgoing data
sl	Odhodni podatki

en	Neuron
sl	Nevron

en	Corresponding layer:
sl	Ustrezna plast:

en	Assigned feature (input)
sl	Dodeljena funkcija (vhod)

en	Inputs
sl	Vhodi

en	- All neurons from
sl	- Vsi nevroni iz

en	Label (output)
sl	Oznaka (izhod)

en	Outputs
sl	Izhodi

en	Edge
sl	Rob

en	Weight
sl	Teža

en	Failed to enter fullscreen mode.
sl	Ni uspelo vstopiti v celozaslonski način.

en	Loading
sl	Nalaganje

en	Per capita crime rate by town
sl	Stopnja kriminala na prebivalca po mestih

en	Proportion of residential land zoned for lots over 25,000 sq.ft.
sl	Delež stanovanjskih zemljišč, namenjenih za parcele s površino nad 25.000 kvadratnih čevljev.

en	Proportion of nonretail business acres per town
sl	Delež poslovnih površin, ki niso namenjene trgovini na drobno, po mestih

en	Charles River dummy variable (= 1 if tract bounds river; 0 otherwise)
sl	Fiktivna spremenljivka reke Charles (= 1, če trakt meji na reko; 0 v nasprotnem primeru)

en	Nitric oxides concentration (parts per 10 million)
sl	Koncentracija dušikovih oksidov (deli na 10 milijonov)

en	Average number of rooms per dwelling
sl	Povprečno število sob na stanovanje

en	Proportion of owner-occupied units built prior to 1940
sl	Delež lastniško zasedenih enot, zgrajenih pred letom 1940

en	Index of accessibility to radial highways
sl	Indeks dostopnosti do radialnih avtocest

en	Full-value property-tax rate per $10,000
sl	Stopnja davka na celotno vrednost nepremičnine na 10.000 USD

en	Pupil-teacher ratio by town
sl	Razmerje med učenci in učitelji po mestih

en	1000(Bk – 0.63)^2 where Bk is the proportion of blacks by town
sl	1000(Bk - 0,63)^2, kjer je Bk delež črncev po mestih

en	% lower status of the population
sl	% nižji status prebivalstva

en	Pima Indians Diabetes
sl	Indijanci Pima 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.
sl	Nabor podatkov o sladkorni bolezni Indijancev Pima vključuje napovedovanje pojava sladkorne bolezni v petih letih pri Indijancih Pima na podlagi zdravstvenih podatkov. Gre za problem binarne (dvorazredne) klasifikacije. Število opazovanj za vsak razred ni uravnoteženo. Obstaja 768 opazovanj z 8 vhodnimi spremenljivkami in 1 izhodno spremenljivko. Za manjkajoče vrednosti velja, da so kodirane z ničelnimi vrednostmi.

en	Number of times pregnant
sl	Število nosečnosti

en	Plasma glucose concentration a 2 hours in an oral glucose tolerance test.
sl	Koncentracija glukoze v plazmi v dveh urah pri oralnem testu tolerance na glukozo.

en	Diastolic blood pressure (mm Hg)
sl	Diastolični krvni tlak (mm Hg)

en	Triceps skinfold thickness (mm)
sl	Debelina kožne gube tricepsa (mm)

en	2-Hour serum insulin (mu U/ml)
sl	2-urni serumski inzulin (mu U/ml)

en	Body mass index (weight in kg/(height in m)^2)
sl	Indeks telesne mase (teža v kg/(višina v m)^2)

en	Diabetes pedigree function
sl	Funkcija rodovnika sladkorne bolezni

en	Age (years)
sl	Starost (leta)

en	Diabetes

en	Toggle Menu
sl	Preklopni meni

en	Zoom in
sl	Povečanje prikaza

en	Zoom to network
sl	Povečanje v omrežje

en	Zoom out
sl	Pomanjšanje slike

en	Exit Fullscreen
sl	Izhod za celozaslonsko prikazovanje

en	Fullscreen
sl	Celozaslonski zaslon

en	Start
sl	Začetek

en	Data set
sl	Nabor podatkov