NeuroXL Clusterizer 4.0.6

Lisans: Ücretsiz Deneme ‎Dosya boyutu: 2.37 MB
‎Kullanıcı Derecelendirmesi: 4.3/5 - ‎2 ‎Oy

Hakkı -nda NeuroXL Clusterizer

NeuroXL Clusterizer, Microsoft Excel için bir nöral ağ eklentisidir. NeuroXL Clusterizer, Excel için gerçek dünya veri madenciliği ve desen tanıma görevlerinde uzmanlara yardımcı olmak üzere tasarlanmış bir eklentidir. Kullanıcının sonuçları kolayca anlaması için grafikler ve istatistikler sağlarken nöral ağ süreçlerinin altında yatan karmaşıklığı gizler. NeuroXL Clusterizer yalnızca kanıtlanmış algoritma ve teknikleri kullanır ve Microsoft Excel ile sorunsuz bir şekilde entegre olur. Sinir ağları karmaşık kümeleme sorunlarını çözmek için kanıtlanmış, yaygın olarak kullanılan bir teknolojidir. Gevşek insan beyni sonra modellenmiş, sinir ağları bağımsız işlemcilerin birbirine bağlı ağlar, kendi bağlantıları değiştirerek (eğitim olarak da bilinir), bir soruna çözüm öğrenirler. NeuroXL Clusterizer yazılımı, verilerinizdeki eğilimleri ve ilişkileri öğrenerek kategorize etme gerçekleştiren kendi kendini organize eden sinir ağları uygular. NeuroXL Clusterizer, basit ve karmaşık verilerin gelişmiş küme analizi için güçlü, kullanımı kolay ve uygun maliyetli bir çözümdür. Yapay zeka ve sinir ağı teknolojisindeki en son gelişmeleri kullanarak doğru ve hızlı sınıflandırmalar sunar. Microsoft Excel'e eklenti olarak tasarlanan bu eklenti, öğrenmesi ve kullanması kolaydır ve veri alma veya dışa aktarma gerektirmez. Beş iletim fonksiyonları seçmek için kullanılabilir: Eşik, Hiperbolik teğet, Sıfır tabanlı log-sigmoid, Log-sigmoid ve Bipolar sigmoid. Ayrıca, eğitimli ağı kaydetmek ve gerektiğinde yüklemek mümkündür. NeuroXL Clusterizer finans, iş, tıp ve araştırma bilimleri de dahil olmak üzere çok sayıda endüstri ve disiplinlerde sorunları çözmek için uygulanabilir. NeuroXL Clusterizer'ın çok sayıda, genellikle birbiriyle ilişkili değişkenleri ele alabilme yeteneği, piyasa veri kümesi analizi için yaygın olarak uygulanabilir hale getirir. Örneğin, bir tüccar hisse senetlerini geçmiş verilere dayalı olarak satın alma, tutma veya satma olarak kümelemek isteyebilir.