NeuroXL Clusterizer 4.0.6
Вы сможете скачать в течение 5 секунд.
О NeuroXL Clusterizer
NeuroXL Clusterizer — это дополнение нейронной сети для Microsoft Excel. NeuroXL Clusterizer — это дополнение для Excel, предназначенное для помощи экспертам в реальных задачах по сбору данных и распознаванию образов. Он скрывает лежащую в основе сложность процессов нейронной сети, предоставляя графики и статистику для пользователя, чтобы легко понять результаты. NeuroXL Clusterizer использует только проверенные алгоритмы и методы и легко интегрируется с Microsoft Excel. Нейронные сети являются проверенной, широко используемой технологией для решения сложных проблем кластеризации. Свободно моделируется после человеческого мозга, нейронные сети являются взаимосвязанными сетями независимых процессоров, которые, изменяя их соединения (известные как обучение), узнать решение проблемы. Программное обеспечение NeuroXL Clusterizer реализует самоорганизацию нейронных сетей, которые выполняют категоризацию, изучая тенденции и отношения внутри ваших данных. NeuroXL Clusterizer является мощным, простым в использовании и доступным решением для расширенного кластерного анализа простых и сложных данных. Используя новейшие достижения в области искусственного интеллекта и нейронных сетей технологии, он обеспечивает точную и быструю классификацию. Разработанный как дополнение к Microsoft Excel, он прост в использовании и не требует импорта или экспорта данных. Пять функций передачи доступны для выбора: Порог, Гиперболические касательные, нулевой основе бревенчатый сигмоид, журнал-сигмоид и биполярный сигмоид. Кроме того, можно сохранить обученную сеть, а затем загрузить ее, когда это необходимо. Кластеризатор NeuroXL может быть применен для решения проблем во многих отраслях и дисциплинах, включая финансы, бизнес, медицину и науку. Способность NeuroXL Clusterizer обрабатывать многочисленные часто взаимосвязанные переменные делает его широко применимым для анализа кластеров рыночных данных. Например, трейдер может пожелать группировать акции как покупать, удерживать или продавать, основываясь на исторических данных.