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.
tr	Geçerli yapılandırmayla bir modeli eğitmeye karar verdiniz. Etki olarak, gördüğünüz yapılandırmanın modelin kullandığı yapılandırmayla aynı olduğundan emin olmak için yapılandırmayı düzenlemeye yönelik tüm seçenekler geçici olarak kaldırıldı veya devre dışı bırakıldı. Yapılandırmanızda değişiklik yapmak istiyorsanız önce mevcut modeli atmanız gerekir. Modelinizi atarsanız, değişiklikleri tekrar gerçekleştirebilir ve yeni yapılandırmaya dayalı yeni bir modeli eğitebilirsiniz.

en	Discards the model, which gains you back your editing capabilities
tr	Modeli atar, bu da size düzenleme yeteneklerinizi geri kazandırır

en	Discard
tr	Iskarta

en	Discard model
tr	Atma modeli

en	Layer
tr	Katman

en	was deleted because no data could be assigned to it!
tr	silindi çünkü ona hiçbir veri atanamadı!

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)
tr	Giriş katmanı, sadece ağ dışından sağlanan verileri alan ve bir sonraki katman(lar)a aktaran bir katmandır

en	A dense layer, also called fully-connected layer, is a layer whose inside neurons connect to every neuron in the preceding layer.
tr	Tam bağlantılı katman olarak da adlandırılan yoğun katman, iç nöronları bir önceki katmandaki her nörona bağlanan bir katmandır.

en	The selected layer can not be duplicated! Only a single output layer is currently supported!
tr	Seçilen katman çoğaltılamaz! Şu anda yalnızca tek bir çıktı katmanı desteklenmektedir!

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.
tr	Bu simülasyondaki bir çıktı katmanı sadece normal bir yoğun katmandır, ek olarak gelen verileri ağdan dışarı çıkarma yeteneği ile donatılmıştır.

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.
tr	Bu katmanın amacı bir sınıflandırma çıktısı vermek olduğundan, bir olasılık dağılımı sağlamak için bunu bir softmax aktivasyon fonksiyonu ile birleştirmeliyiz.

en	Get started
tr	Başlayın

en	Import JSON configuration
tr	JSON yapılandırmasını içe aktarma

en	Intermediate
tr	Orta seviye

en	Classification
tr	Sınıflandırma

en	Feed Forward
tr	İleri Besleme

en	Boston House Pricing
tr	Boston House Fiyatlandırma

en	Regression
tr	Regresyon

en	Create
tr	Oluştur

en	You can create a custom configuration by using the options in the corresponding right panels.
tr	İlgili sağ panellerdeki seçenekleri kullanarak özel bir yapılandırma oluşturabilirsiniz.

en	Settings
tr	Ayarlar

en	Configure which options the users of this widget are allowed to view and edit
tr	Bu widget'ın kullanıcılarının hangi seçenekleri görüntüleyebileceğini ve düzenleyebileceğini yapılandırın

en	Reset
tr	Sıfırla

en	Set to default
tr	Varsayılana ayarla

en	Allow importing configurations
tr	Konfigürasyonların içe aktarılmasına izin ver

en	Show recommendations
tr	Önerileri göster

en	Allow exporting configurations
tr	Konfigürasyonların dışa aktarılmasına izin ver

en	Network
tr	Şebeke

en	Restrict layer types
tr	Katman türlerini kısıtlama

en	Allow dense layers
tr	Yoğun katmanlara izin verin

en	Editing
tr	Düzenleme

en	Allow adding and removing layers
tr	Katman eklemeye ve çıkarmaya izin ver

en	Allow editing layers
tr	Katmanları düzenlemeye izin ver

en	Allow selecting the data flowing into input layers
tr	Giriş katmanlarına akan verilerin seçilmesine izin verin

en	Allow editing the number of neurons
tr	Nöron sayısını düzenlemeye izin ver

en	Allow changing the activation function
tr	Aktivasyon fonksiyonunun değiştirilmesine izin verin

en	Allow reconnecting the layers with each other
tr	Katmanların birbiriyle yeniden bağlanmasına izin verin

en	Allow selecting a different data set
tr	Farklı bir veri seti seçmeye izin verin

en	Allow managing (creating new and deleting) data sets
tr	Veri setlerinin yönetilmesine (yeni oluşturma ve silme) izin verir

en	Show plots
tr	Çizimleri göster

en	Training
tr	Eğitim

en	Allow editing hyperparameters
tr	Hiperparametrelerin düzenlenmesine izin ver

en	Allow editing the batch size
tr	Parti boyutunun düzenlenmesine izin ver

en	Allow editing the learning rate
tr	Öğrenme oranını düzenlemeye izin ver

en	Allow editing the dropout rate
tr	Bırakma oranını düzenlemeye izin ver

en	Important info
tr	Önemli bilgi

en	Export
tr	İhracat

en	Export the current configuration to your local file system as a JSON file. Storing trained models is not supported.
tr	Geçerli yapılandırmayı yerel dosya sisteminize JSON dosyası olarak aktarın. Eğitilmiş modellerin depolanması desteklenmez.

en	Keyboard shortcuts
tr	Klavye kısayolları

en	Deletes the currently selected layer
tr	Seçili olan katmanı siler

en	Duplicates the currently selected layer
tr	Seçili olan katmanı çoğaltır

en	Moves the currently selected layer
tr	Seçili olan katmanı taşır

en	Q & A
tr	SORU & CEVAP

en	There are currently no help entries. If you publish the widget like this, the help section will be hidden.
tr	Şu anda herhangi bir yardım girişi bulunmamaktadır. Widget'ı bu şekilde yayınlarsanız, yardım bölümü gizlenecektir.

en	Update entry
tr	Güncelleme girişi

en	Remove entry
tr	Girişi kaldır

en	Title
tr	Başlık

en	Add entry
tr	Giriş ekle

en	About this app
tr	Bu uygulama hakkında

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.
tr	Bu uygulama RWTH Aachen Üniversitesi öğrencisi Christian Koch tarafından Frederic Salmen ve RWTH Aachen Üniversitesi i9 kürsüsünün desteğiyle geliştirilmiştir.

en	About the developer
tr	Geliştirici hakkında

en	License
tr	Lisans

en	All third-party data sets have been published under public domain
tr	Tüm üçüncü taraf veri setleri kamu malı olarak yayınlanmıştır

en	Add layer
tr	Katman ekle

en	Drag a layer anywhere to place it on the canvas
tr	Katmanı tuval üzerine yerleştirmek için herhangi bir yere sürükleyin

en	Output
tr	Çıktı

en	Clear
tr	Temiz

en	Clear network
tr	Temiz ağ

en	This will remove every layer from the network.
tr	Bu, ağdaki her katmanı kaldıracaktır.

en	Your network currently contains
tr	Ağınız şu anda şunları içeriyor

en	layers
tr	katmanlar

en	Your network is currently empty.
tr	Ağınız şu anda boş.

en	You currently do not have an input layer. Drag one onto the canvas!
tr	Şu anda bir giriş katmanınız yok. Tuvalin üzerine bir tane sürükleyin!

en	You currently do not have an output layer. Drag one onto the canvas!
tr	Şu anda bir çıktı katmanınız yok. Tuvalin üzerine bir tane sürükleyin!

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
tr	Katmanlarınızı her zaman giriş katman(lar)ınızdan çıkış katmanınıza bir yol olacak şekilde bağladığınızdan emin olun! Bu nedenle tuvalde bir katman seçin ve gelen veya giden bağlantılarını seçin

en	Features
tr	Özellikler

en	Label
tr	Etiket

en	View raw data
tr	Ham verileri görüntüleyin

en	Click on an feature pill above to see the relation between this feature and the label in a plot
tr	Bir grafikte bu özellik ile etiket arasındaki ilişkiyi görmek için yukarıdaki bir özellik hapına tıklayın

en	plotted against
tr	karşı çizilmiş

en	Plots
tr	Arsalar

en	The progress you made in creating your own data set was successfully restored!
tr	Kendi veri setinizi oluştururken kaydettiğiniz ilerleme başarıyla geri yüklendi!

en	A data set with the same name already exists!
tr	Aynı isimde bir veri seti zaten mevcut!

en	The provided data does not match the required format! Please check again
tr	Sağlanan veriler gerekli formatla eşleşmiyor! Lütfen tekrar kontrol edin

en	A new data set was successfully created and automatically selected!
tr	Yeni bir veri seti başarıyla oluşturuldu ve otomatik olarak seçildi!

en	Create a new data set
tr	Yeni bir veri seti oluşturma

en	Welcome
tr	Hoş geldiniz

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.
tr	Bu tur, birkaç basit adımda kendi veri setinizi oluşturmanız için size rehberlik edecektir. Her şey otomatik olarak kaydedilir, böylece bu modu istediğiniz zaman kapatabilir ve devam edebilirsiniz.

en	General info about the data set
tr	Veri seti hakkında genel bilgi

en	Choose a short but meaningful name for your data set and write a description.
tr	Veri setiniz için kısa ama anlamlı bir isim seçin ve bir açıklama yazın.

en	Name
tr	İsim

en	Description
tr	Açıklama

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.
tr	Boston Ev Fiyatı veri seti, ev ve mahallesi hakkında verilen ayrıntılarla bir evin fiyatının binlerce dolar olarak tahmin edilmesini içerir.

en	Choose 'regression' if you want to predict continous values like house or gas prices
tr	Ev veya gaz fiyatları gibi sürekli değerleri tahmin etmek istiyorsanız 'regresyon' seçeneğini seçin

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?)
tr	Özellik(ler)in bir sınıfla ilişkisi hakkında bilgi istiyorsanız 'sınıflandırma'yı seçin (örneğin, bu görüntüde hangi hayvan görülebilir? Köpek mi, kedi mi, at mı?)

en	Choose a type
tr	Bir tür seçin

en	Which data will be put into the neural network? Create arbitrary many features!
tr	Hangi veriler sinir ağına yerleştirilecek? Keyfi çok sayıda özellik oluşturun!

en	Key
tr	Anahtar

en	1-6 capital letters
tr	1-6 büyük harf

en	Weighted distances to five Boston employment centers
tr	Boston'daki beş istihdam merkezine ağırlıklı mesafeler

en	Remove feature
tr	Özelliği kaldır

en	Add feature
tr	Özellik ekle

en	What shall be the output of the network?
tr	Ağın çıktısı ne olacaktır?

en	Median value of owner-occupied homes in $1000s
tr	Sahibi tarafından kullanılan evlerin 1000$ cinsinden medyan değeri

en	an integer
tr	bir tamsayı

en	Animal was detected as a horse
tr	Hayvan bir at olarak tespit edildi

en	Remove class
tr	Sınıfı kaldır

en	Add class
tr	Sınıf ekle

en	You are nearly done
tr	Neredeyse bitirdiniz

en	Now add your data in the following format
tr	Şimdi verilerinizi aşağıdaki formatta ekleyin

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.
tr	Her satırın özellikleri ve etiketi içeren bir kümeyi temsil etmesi gerekir. Öğeleri virgülle ayırın (virgülden önce ve sonra boşluk bırakılabilir). Tek son öğe her zaman etiketi temsil ederken, ondan önceki öğeler özellikleri temsil eder. Kayan nokta değerleri için sadece nokta kullandığınızdan ve virgül kullanmadığınızdan emin olun. CSV formatında verileriniz varsa, buraya yapıştırabilirsiniz ancak tüm yorumları kaldırdığınızdan emin olun.

en	Previous
tr	Önceki

en	Next
tr	Sonraki

en	Validate and create
tr	Doğrulayın ve oluşturun

en	Manage data sets
tr	Veri setlerini yönetme

en	Currently selected
tr	Şu anda seçili

en	Permanently delete data set
tr	Veri setini kalıcı olarak silme

en	Select data set
tr	Veri setini seçin

en	"Select a data set"
tr	"Bir veri seti seçin"

en	Train
tr	Tren

en	Training completed!
tr	Eğitim tamamlandı!

en	Feel free to continue training your model for some additional epochs which might get you even better results!
tr	Modelinizi daha da iyi sonuçlar alabileceğiniz bazı ek dönemler için eğitmeye devam etmekten çekinmeyin!

en	Epochs
tr	Çağlar

en	Number of iterations over the whole training data set
tr	Tüm eğitim veri seti üzerindeki iterasyon sayısı

en	Run
tr	Koşmak

en	Train for 1 epoch
tr	1 dönem için eğitim

en	Train for
tr	Tren için

en	epochs
tr	çağlar

en	Epoch

en	Batch
tr	Toplu İş

en	Metrics
tr	Metrikler

en	Loss: Categorical Crossentropy
tr	Kayıp: Kategorik Çaprazentropi

en	Accuracy: In what percentage of the tests was the right class predicted?
tr	Doğruluk: Testlerin yüzde kaçında doğru sınıf tahmin edildi?

en	Loss: Mean Squared Error
tr	Kayıp: Ortalama Karesel Hata

en	Error
tr	Hata

en	What is the difference between the two lines in a graph?
tr	Bir grafikteki iki çizgi arasındaki fark nedir?

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'.
tr	val_... için, metrik doğrulama veri seti üzerinde hesaplanırken, önek olarak val içermeyen veriler için metrik eğitim veri seti üzerinde hesaplanır. Doğrulama veri seti için metrikler daha anlamlı olarak görülebilir çünkü bu, ağın 'bilmediği' verilerdir.

en	Hyperparameters
tr	Hiperparametreler

en	Batch size
tr	Parti büyüklüğü

en	Learning rate
tr	Öğrenme oranı

en	Dropout rate
tr	Okulu bırakma oranı

en	Adjust the probability of neurons being deactivated during training
tr	Eğitim sırasında nöronların devre dışı bırakılma olasılığını ayarlayın

en	Predict
tr	Tahmin Et

en	Predicted label
tr	Tahmini etiket

en	with a probability of
tr	olasılığı ile

en	Make another prediction
tr	Başka bir tahminde bulunun

en	Actions
tr	Eylemler

en	Duplicate
tr	Yinelenen

en	Delete
tr	Silme

en	Activation function
tr	Etkinleştirme işlevi

en	The selected activation applies to all neurons in this layer.
tr	Seçilen aktivasyon bu katmandaki tüm nöronlar için geçerlidir.

en	After calculating a neuron's value by adding up its weighted input values and its bias:
tr	Bir nöronun değerini hesapladıktan sonra ağırlıklı giriş değerlerini ve önyargısını toplar:

en	Range of possible output values:
tr	Olası çıkış değerleri aralığı:

en	Neurons
tr	Nöronlar

en	Remove
tr	Kaldırmak

en	Add
tr	Ekle

en	neurons
tr	nöronlar

en	Update
tr	Güncelleme

en	Incoming connections
tr	Gelen bağlantılar

en	Select the layers that connect to this layer
tr	Bu katmana bağlanan katmanları seçin

en	Assign feature to this layer. Hover over the feature keys in the opened dropdown menu for a description.
tr	Bu katmana özellik atayın. Bir açıklama için açılan açılır menüdeki özellik anahtarlarının üzerine gelin.

en	Outgoing connections
tr	Giden bağlantılar

en	Select the layers this layer connects to
tr	Bu katmanın bağlandığı katmanları seçin

en	Outgoing data
tr	Giden veriler

en	Neuron
tr	Nöron

en	Corresponding layer:
tr	İlgili katman:

en	Assigned feature (input)
tr	Atanan özellik (giriş)

en	Inputs
tr	Girişler

en	- All neurons from
tr	- Tüm nöronlar

en	Label (output)
tr	Etiket (çıkış)

en	Outputs
tr	Çıktılar

en	Edge
tr	Kenar

en	Weight
tr	Ağırlık

en	Failed to enter fullscreen mode.
tr	Tam ekran moduna girilemedi.

en	Loading
tr	Yükleniyor

en	Per capita crime rate by town
tr	Kasabalara göre kişi başına düşen suç oranı

en	Proportion of residential land zoned for lots over 25,000 sq.ft.
tr	Konut arazilerinin 25.000 m²'nin üzerindeki arsalar için imarlı olan oranı.

en	Proportion of nonretail business acres per town
tr	İlçe başına perakende dışı iş alanlarının oranı

en	Charles River dummy variable (= 1 if tract bounds river; 0 otherwise)
tr	Charles Nehri kukla değişkeni (= yol nehir sınırındaysa 1; aksi takdirde 0)

en	Nitric oxides concentration (parts per 10 million)
tr	Nitrik oksit konsantrasyonu (10 milyonda parça)

en	Average number of rooms per dwelling
tr	Konut başına ortalama oda sayısı

en	Proportion of owner-occupied units built prior to 1940
tr	1940'tan önce inşa edilmiş ev sahibi tarafından kullanılan birimlerin oranı

en	Index of accessibility to radial highways
tr	Radyal otoyollara erişilebilirlik endeksi

en	Full-value property-tax rate per $10,000
tr	Her 10.000 $ için tam değerli emlak vergisi oranı

en	Pupil-teacher ratio by town
tr	Şehirlere göre öğrenci-öğretmen oranı

en	1000(Bk – 0.63)^2 where Bk is the proportion of blacks by town
tr	1000(Bk - 0.63)^2 burada Bk, kasabaya göre siyahların oranıdır

en	% lower status of the population
tr	Nüfusun % düşük statüsü

en	Pima Indians Diabetes
tr	Pima Yerlileri Diyabet

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.
tr	Pima Kızılderilileri Diyabet veri seti, tıbbi ayrıntıları verilen Pima Kızılderililerinde 5 yıl içinde diyabet başlangıcının tahmin edilmesini içerir. İkili (2 sınıflı) bir sınıflandırma problemidir. Her sınıf için gözlem sayısı dengeli değildir. 8 girdi değişkeni ve 1 çıktı değişkeni ile 768 gözlem vardır. Kayıp değerlerin sıfır değerleri ile kodlandığı düşünülmektedir.

en	Number of times pregnant
tr	Hamile kalma sayısı

en	Plasma glucose concentration a 2 hours in an oral glucose tolerance test.
tr	Oral glukoz tolerans testinde 2 saatlik plazma glukoz konsantrasyonu.

en	Diastolic blood pressure (mm Hg)
tr	Diyastolik kan basıncı (mm Hg)

en	Triceps skinfold thickness (mm)
tr	Triseps deri kıvrım kalınlığı (mm)

en	2-Hour serum insulin (mu U/ml)
tr	2 Saatlik serum insülini (mu U/ml)

en	Body mass index (weight in kg/(height in m)^2)
tr	Vücut kitle indeksi (kg cinsinden ağırlık/(m cinsinden boy)^2)

en	Diabetes pedigree function
tr	Diyabet soyağacı işlevi

en	Age (years)
tr	Yaş (yıl)

en	Diabetes
tr	Diyabet

en	Toggle Menu
tr	Menü Değiştir

en	Zoom in
tr	Yakınlaştır

en	Zoom to network
tr	Ağa yakınlaştır

en	Zoom out
tr	Uzaklaştır

en	Exit Fullscreen
tr	Tam Ekrandan Çık

en	Fullscreen
tr	Tam Ekran

en	Start
tr	Başlangıç

en	Data set
tr	Veri seti