Fix(l10n): Update translations from Transifex

Signed-off-by: Nextcloud bot <[email protected]>

l10n/tr.js

@@ -3,7 +3,7 @@ OC.L10N.register(
     {
     "Recognize" : "Tanıma",
     "Smart media tagging and face recognition with on-premises machine learning models" : "Özel kurulumda makine öğrenmesi modelleriyle akıllı ortam etiketleme ve yüz tanıma",
-    "Smart media tagging and face recognition with on-premises machine learning models.\nThis app goes through your media collection and adds fitting tags, automatically categorizing your photos and music.\n\n* 📷 👪 Recognizes faces from contact photos\n* 📷 🏔 Recognizes animals, landscapes, food, vehicles, buildings and other objects\n* 📷 🗼 Recognizes landmarks and monuments\n* 👂 🎵 Recognizes music genres\n* 🎥 🤸 Recognizes human actions on video\n\n⚡ Tagging works via Nextcloud's Collaborative Tags\n  * 👂 listen to your tagged music with the audioplayer app\n  * 📷 view your tagged photos and videos with the photos app\n\nModel sizes:\n\n * Object recognition: 1GB\n * Landmark recognition: 300MB\n * Video action recognition: 50MB\n * Music genre recognition: 50MB\n\n## Ethical AI Rating\n### Rating for Photo object detection: 🟢\n\nPositive:\n* the software for training and inference of this model is open source\n* the trained model is freely available, and thus can be run on-premises\n* the training data is freely available, making it possible to check or correct for bias or optimise the performance and CO2 usage.\n\n### Rating for Photo face recognition: 🟢\n\nPositive:\n* the software for training and inference of this model is open source\n* the trained model is freely available, and thus can be run on-premises\n* the training data is freely available, making it possible to check or correct for bias or optimise the performance and CO2 usage.\n\n### Rating for Video action recognition: 🟢\n\nPositive:\n* the software for training and inferencing of this model is open source\n* the trained model is freely available, and thus can be ran on-premises\n* the training data is freely available, making it possible to check or correct for bias or optimise the performance and CO2 usage.\n\n## Ethical AI Rating\n### Rating Music genre recognition: 🟡\n\nPositive:\n* the software for training and inference of this model is open source\n* the trained model is freely available, and thus can be run on-premises\n\nNegative:\n* the training data is not freely available, limiting the ability of external parties to check and correct for bias or optimise the model’s performance and CO2 usage.\n\nLearn more about the Nextcloud Ethical AI Rating [in our blog](https://nextcloud.com/blog/nextcloud-ethical-ai-rating/).\n\nAfter installation, you can enable tagging in the admin settings.\n\nRequirements:\n- php 7.4 and above\n- App \"collaborative tags\" enabled\n- For native speed:\n  - Processor: x86 64-bit (with support for AVX instructions)\n  - System with glibc (usually the norm on Linux; FreeBSD, Alpine linux and thus also the official Nextcloud Docker container and Nextcloud AIO are *not* such systems)\n- For sub-native speed (using WASM mode)\n  - Processor: x86 64-bit, arm64, armv7l (no AVX needed)\n  - System with glibc or musl (incl. Alpine linux and thus also the official Nextcloud Docker container and also Nextcloud AIO)\n- ~4GB of free RAM (if you're cutting it close, make sure you have some swap available)\n- This app is currently incompatible with the *Suspicious Login* app due to a dependency conflict (ie. you can only have one of the two installed)\n\nThe app does not send any sensitive data to cloud providers or similar services. All processing is done on your Nextcloud machine, using Tensorflow.js running in Node.js." : "Özel kurulumlarda makine öğrenme modelleriyle akıllı ortam etiketleme ve yüz tanıma.\nBu uygulama, ortam koleksiyonunuzu gözden geçirir ve uygun etiketler ekleyerek fotoğraf ve müziklerinizi otomatik olarak gruplar.\n\n* 📷 👪 Kişi fotoğraflarındaki yüzleri tanır\n* 📷 🏔 Hayvanları, manzaraları, yiyecekleri, araçları, binaları ve diğer nesneleri tanır\n* 📷 🗼 Yer işaretlerini ve anıtları tanır\n* 👂 🎵 Müzik türlerini tanır\n* 🎥 🤸 Görüntülerdeki insan eylemlerini tanır\n* ⚡ Etiketleme, Nextcloud işbirlikli etiketleri ile yapılır\n* 👂 Audioplayer uygulamasıyla etiketlenmiş müziklerinizi dinleyebilirsiniz\n* 📷 Etiketlenmiş fotoğraf ve videolarınızı fotoğraflar uygulamasıyla görüntüleyebilirsiniz\n\nModel boyutları:\n\n* Nesne tanıma: 1GB\n* Manzara tanıma: 300MB\n* Görüntüde eylem tanıma: 50MB\n* Müzik türü tanıma: 50MB\n\n## Etik yapay zeka değerlendirmesi\n### Fotoğraf nesnesi algılaması için değerlendirme: 🟢\n\nOlumlu:\n* Bu modelin öğrenme ve etkileşim yazılımı açık kaynak kodludur.\n* Eğitilmiş model ücretsiz olarak alınabilir ve bu nedenle kuruluş içinde çalıştırılabilir\n* Eğitim verileri serbestçe kullanılabilir. Bu da önyargıyı kontrol etmeyi veya düzeltmeyi veya başarımı ve CO2 kullanımının iyileştirilmesini sağlayabilir.\n\n### Fotoğraf yüz tanıma değerlendirmesi: 🟢\n\nOlumlu:\n* Bu modelin öğrenme ve etkileşim yazılımı açık kaynak kodludur.\n* Eğitilmiş model ücretsiz olarak alınabilir ve bu nedenle kuruluş içinde çalıştırılabilir\n* Eğitim verileri serbestçe kullanılabilir. Bu da önyargıyı kontrol etmeyi veya düzeltmeyi veya başarımı ve CO2 kullanımının iyileştirilmesini sağlayabilir.\n\n### Video işlemlerini tanıma değerlendirmesi: 🟢\n\nOlumlu:\n* Bu modelin öğrenme ve etkileşim yazılımı açık kaynak kodludur\n* Eğitilmiş model ücretsiz olarak alınabilir ve bu nedenle kuruluş içinde çalıştırılabilir\n* Eğitim verileri serbestçe kullanılabilir. Bu da önyargıyı kontrol etmeyi veya düzeltmeyi veya başarımı ve CO2 kullanımının iyileştirilmesini sağlar.\n\n## Etik yapay zeka değerlendirmesi\n### Müzik türü tanıma değerlendirmesi: 🟡\n\nOlumlu:\n* Bu modelin öğrenme ve etkileşim yazılımı açık kaynak kodludur.\n* Eğitilmiş model ücretsiz olarak alınabilir ve bu nedenle kuruluş içinde çalıştırılabilir\n\nOlumsuz:\n* Eğitim verileri ücretsiz olarak alınamaz. Bu da dış tarafların önyargıyı kontrol etme ve düzeltme veya modelin başarımı ile CO2 kullanımını iyileştirme yeteneğini sınırlar.\n\n[Günülüğümüzden](https://nextcloud.com/blog/nextcloud-ethical-ai-rating/) Nextcloud Ethical AI değerlendirmesi hakkında ayrıntılı bilgi alın.\n\nKurulumdan sonra yönetici ayarlarından etiketlemeyi etkinleştirebilirsiniz.\n\nGereksinimler:\n- PHP 7.4 ve üstü\n- Uygulama \"ortak çalışma etiketleri\" etkinleştirildi\n- Yerel hız için:\n- İşlemci: x86 64-bit (AVX yönergeleri desteğiyle)\n- Glibc kurulu sistem (genellikle Linux üzerinde standart; FreeBSD, Alpine linux ve dolayısıyla resmi Nextcloud Docker kapsayıcısı ve Nextcloud AIO bu tür sistemlerden *değildir*)\n- Doğal olmayan hız için (WASM kipini kullanarak)\n- İşlemci: x86 64 bit, arm64, armv7l (AVX gerekmez)\n- Glibc veya musl içeren sistem (Alpine linux ve dolayısıyla resmi Nextcloud Docker kapsayıcısı ve ayrıca Nextcloud AIO ile birlikte)\n- ~4GB boş RAM (yakın değerdeyseniz, takas yapabileceğiniz bir miktar olduğundan emin olun)\n- Bu uygulama şu anda bir bağımlılık çakışması nedeniyle *Suspicious Login* uygulamasıyla uyumlu değil (yani, ikisinden yalnızca birini kurabilirsiniz)\n\nUygulama, bulut sağlayıcılarına veya benzer hizmetlere herhangi bir özeş veri göndermez. Tüm işlemler, Node.js ile çalışan Tensorflow.js kullanılarak Nextcloud bilgisayarınızda yapılır.",
+    "Smart media tagging and face recognition with on-premises machine learning models.\nThis app goes through your media collection and adds fitting tags, automatically categorizing your photos and music.\n\n* 📷 👪 Recognizes faces from contact photos\n* 📷 🏔 Recognizes animals, landscapes, food, vehicles, buildings and other objects\n* 📷 🗼 Recognizes landmarks and monuments\n* 👂 🎵 Recognizes music genres\n* 🎥 🤸 Recognizes human actions on video\n\n⚡ Tagging works via Nextcloud's Collaborative Tags\n  * 👂 listen to your tagged music with the audioplayer app\n  * 📷 view your tagged photos and videos with the photos app\n\nModel sizes:\n\n * Object recognition: 1GB\n * Landmark recognition: 300MB\n * Video action recognition: 50MB\n * Music genre recognition: 50MB\n\n## Ethical AI Rating\n### Rating for Photo object detection: 🟢\n\nPositive:\n* the software for training and inference of this model is open source\n* the trained model is freely available, and thus can be run on-premises\n* the training data is freely available, making it possible to check or correct for bias or optimise the performance and CO2 usage.\n\n### Rating for Photo face recognition: 🟢\n\nPositive:\n* the software for training and inference of this model is open source\n* the trained model is freely available, and thus can be run on-premises\n* the training data is freely available, making it possible to check or correct for bias or optimise the performance and CO2 usage.\n\n### Rating for Video action recognition: 🟢\n\nPositive:\n* the software for training and inferencing of this model is open source\n* the trained model is freely available, and thus can be ran on-premises\n* the training data is freely available, making it possible to check or correct for bias or optimise the performance and CO2 usage.\n\n## Ethical AI Rating\n### Rating Music genre recognition: 🟡\n\nPositive:\n* the software for training and inference of this model is open source\n* the trained model is freely available, and thus can be run on-premises\n\nNegative:\n* the training data is not freely available, limiting the ability of external parties to check and correct for bias or optimise the model’s performance and CO2 usage.\n\nLearn more about the Nextcloud Ethical AI Rating [in our blog](https://nextcloud.com/blog/nextcloud-ethical-ai-rating/).\n\nAfter installation, you can enable tagging in the admin settings.\n\nRequirements:\n- php 7.4 and above\n- App \"collaborative tags\" enabled\n- For native speed:\n  - Processor: x86 64-bit (with support for AVX instructions)\n  - System with glibc (usually the norm on Linux; FreeBSD, Alpine linux and thus also the official Nextcloud Docker container and Nextcloud AIO are *not* such systems)\n- For sub-native speed (using WASM mode)\n  - Processor: x86 64-bit, arm64, armv7l (no AVX needed)\n  - System with glibc or musl (incl. Alpine linux and thus also the official Nextcloud Docker container and also Nextcloud AIO)\n- ~4GB of free RAM (if you're cutting it close, make sure you have some swap available)\n- This app is currently incompatible with the *Suspicious Login* app due to a dependency conflict (ie. you can only have one of the two installed)\n\nThe app does not send any sensitive data to cloud providers or similar services. All processing is done on your Nextcloud machine, using Tensorflow.js running in Node.js." : "Özel kurulumlarda makine öğrenme modelleriyle akıllı ortam etiketleme ve yüz tanıma.\nBu uygulama, ortam koleksiyonunuzu gözden geçirir ve uygun etiketler ekleyerek fotoğraf ve müziklerinizi otomatik olarak gruplar.\n\n* 📷 👪 Kişi fotoğraflarındaki yüzleri tanır\n* 📷 🏔 Hayvanları, manzaraları, yiyecekleri, araçları, binaları ve diğer nesneleri tanır\n* 📷 🗼 Yer işaretlerini ve anıtları tanır\n* 👂 🎵 Müzik türlerini tanır\n* 🎥 🤸 Görüntülerdeki insan eylemlerini tanır\n* ⚡ Etiketleme, Nextcloud iş birlikli etiketleri ile yapılır\n* 👂 Audioplayer uygulamasıyla etiketlenmiş müziklerinizi dinleyebilirsiniz\n* 📷 Etiketlenmiş fotoğraf ve videolarınızı fotoğraflar uygulamasıyla görüntüleyebilirsiniz\n\nModel boyutları:\n\n* Nesne tanıma: 1GB\n* Manzara tanıma: 300MB\n* Görüntüde eylem tanıma: 50MB\n* Müzik türü tanıma: 50MB\n\n## Etik yapay zeka değerlendirmesi\n### Fotoğraf nesnesi algılaması için değerlendirme: 🟢\n\nOlumlu:\n* Bu modelin öğrenme ve etkileşim yazılımı açık kaynak kodludur.\n* Eğitilmiş model ücretsiz olarak alınabilir ve bu nedenle kuruluş içinde çalıştırılabilir\n* Eğitim verileri serbestçe kullanılabilir. Bu da önyargıyı kontrol etmeyi veya düzeltmeyi veya başarımı ve CO2 kullanımının iyileştirilmesini sağlayabilir.\n\n### Fotoğraf yüz tanıma değerlendirmesi: 🟢\n\nOlumlu:\n* Bu modelin öğrenme ve etkileşim yazılımı açık kaynak kodludur.\n* Eğitilmiş model ücretsiz olarak alınabilir ve bu nedenle kuruluş içinde çalıştırılabilir\n* Eğitim verileri serbestçe kullanılabilir. Bu da önyargıyı kontrol etmeyi veya düzeltmeyi veya başarımı ve CO2 kullanımının iyileştirilmesini sağlayabilir.\n\n### Video işlemlerini tanıma değerlendirmesi: 🟢\n\nOlumlu:\n* Bu modelin öğrenme ve etkileşim yazılımı açık kaynak kodludur\n* Eğitilmiş model ücretsiz olarak alınabilir ve bu nedenle kuruluş içinde çalıştırılabilir\n* Eğitim verileri serbestçe kullanılabilir. Bu da önyargıyı kontrol etmeyi veya düzeltmeyi veya başarımı ve CO2 kullanımının iyileştirilmesini sağlar.\n\n## Etik yapay zeka değerlendirmesi\n### Müzik türü tanıma değerlendirmesi: 🟡\n\nOlumlu:\n* Bu modelin öğrenme ve etkileşim yazılımı açık kaynak kodludur.\n* Eğitilmiş model ücretsiz olarak alınabilir ve bu nedenle kuruluş içinde çalıştırılabilir\n\nOlumsuz:\n* Eğitim verileri ücretsiz olarak alınamaz. Bu da dış tarafların önyargıyı kontrol etme ve düzeltme veya modelin başarımı ile CO2 kullanımını iyileştirme yeteneğini sınırlar.\n\n[Günülüğümüzden](https://nextcloud.com/blog/nextcloud-ethical-ai-rating/) Nextcloud Ethical AI değerlendirmesi hakkında ayrıntılı bilgi alın.\n\nKurulumdan sonra yönetici ayarlarından etiketlemeyi etkinleştirebilirsiniz.\n\nGereksinimler:\n- PHP 7.4 ve üstü\n- Uygulama \"ortak çalışma etiketleri\" etkinleştirildi\n- Yerel hız için:\n- İşlemci: x86 64-bit (AVX yönergeleri desteğiyle)\n- Glibc kurulu sistem (genellikle Linux üzerinde standart; FreeBSD, Alpine linux ve dolayısıyla resmi Nextcloud Docker kapsayıcısı ve Nextcloud AIO bu tür sistemlerden *değildir*)\n- Doğal olmayan hız için (WASM kipini kullanarak)\n- İşlemci: x86 64 bit, arm64, armv7l (AVX gerekmez)\n- Glibc veya musl içeren sistem (Alpine linux ve dolayısıyla resmi Nextcloud Docker kapsayıcısı ve ayrıca Nextcloud AIO ile birlikte)\n- ~4GB boş RAM (yakın değerdeyseniz, takas yapabileceğiniz bir miktar olduğundan emin olun)\n- Bu uygulama şu anda bir bağımlılık çakışması nedeniyle *Suspicious Login* uygulamasıyla uyumlu değil (yani, ikisinden yalnızca birini kurabilirsiniz)\n\nUygulama, bulut sağlayıcılarına veya benzer hizmetlere herhangi bir özeş veri göndermez. Tüm işlemler, Node.js ile çalışan Tensorflow.js kullanılarak Nextcloud bilgisayarınızda yapılır.",
     "Status" : "Durum",
     "The machine learning models have been downloaded successfully." : "Makine öğrenmesi modelleri indirildi.",
     "The machine learning models still need to be downloaded." : "Makine öğrenmesi modellerinin indirilmesi gerekiyor.",