Translation glossary: EN_FR Neural network GUI

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Andriy Bublikov

Andriy Bublikov

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Forecast background:

Prévoir l’arrière-plan:

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Forecast empty targets

Prévoir des cibles vides

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Forecasting is impossible in this situation.

Dans cette situation la prévision est impossible.

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generalization loss became too high.

perte de généralisation est devenue trop élevée.

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Generalization loss is more than:

Perte de généralisation est supérieur à:

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Generalization loss must be lower than %1.

Perte de généralisation doit être inférieur à %1.

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Generalization loss:

Perte de généralisation:

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Generate after forecasting

Générer après la prévision

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Generate after training

Formation après l’apprentissage

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Generate after training

Formation après l’apprentissage

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Generate after training

Générer après l’apprentissage

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Get from the bottom two rows

Obtenir deux lignes du bas

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Good / Bad estimate

Estimation fiable/précise

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Good value font:

Valeur optimale de police:

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Good/Bad background:

Arrière-plan correct/erroné:

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Good/Bad estimation

Bon/Mauvaise estimation

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Graphique de couleur 1:

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Graphique de couleur 2:

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Sommaire de l’aide

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Identify as categorical column

Déterminer comme colonne catégorique

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Identify as Good if forecasting error is lower than:

Déterminer comme bon si l’erreur de prévision est inférieure à

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If you need to forecast using this value it is necessary to add rows containing this value in the new input dataset used for training and retrain the network.

Si vous avez besoin de prévoir en utilisant cette valeur il est nécessaire d’ajouter les lignes contenant cette valeur dans le nouveau apprentissage utilisé pour l’apprentissage et procéder au recyclage du réseau.

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In any case you will be able to use the neural network for forecasting.

De toute façon vous pourrez utiliser le réseau pour la prévision.

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in the last column of input range.

dans la dernière colonne de la plage d’entrée.

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Input and output ranges are in different worksheets.

Plages d’entrée et de sortie se trouvent sur des différentes feuilles de calcul.

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Input and Target data

Données d’entrée et de cible

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Colonnes d’entrée

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Colonnes d’entrée:

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Input data types

Types des donnés d’entrée

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Input Importance

Importance d’entrée

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Input importance chart

Graphique d’importance d’entrée

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Input range background:

Arrière-plan de la plage des données:

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Input range for forecasting should have the same number of inputs as were used for the neural network training.

Pour la prévision la plage d’entrée doit avoir le même nombre d’entrées que la plage utilisée pour l’apprentissage du réseau.

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446EN_FR Neural network GUI

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