NeuroXL Classifier 3.0.1

Giấy phép: Dùng thử miễn phí ‎Kích cỡ tệp: 984.43 KB
‎Xếp hạng người dùng: 5.0/5 - ‎1 ‎Phiếu

NeuroXL Classifier là một add-in mạng thần kinh cho Microsoft Excel. NeuroXL Classifier (ClassifierXL) là một add-in cho Excel được thiết kế để hỗ trợ các chuyên gia trong lĩnh vực khai thác dữ liệu trong thế giới thực và các nhiệm vụ nhận dạng mẫu. Nó che giấu sự phức tạp tiềm ẩn của các quá trình mạng thần kinh trong khi cung cấp đồ thị và thống kê cho người dùng để dễ dàng hiểu kết quả. NeuroXL Classifier chỉ sử dụng các thuật toán và kỹ thuật đã được chứng minh và tích hợp liền mạch với Microsoft Excel. Mạng nơ-ron là một công nghệ đã được chứng minh, được sử dụng rộng rãi để giải quyết các vấn đề phân loại phức tạp. Được mô hình hóa lỏng lẻo sau bộ não con người, các mạng thần kinh được kết nối với nhau của các bộ xử lý độc lập, bằng cách thay đổi kết nối của chúng (được gọi là đào tạo), tìm hiểu giải pháp cho một vấn đề. Phần mềm Phân loại NeuroXL thực hiện các mạng nơ-ron tự tổ chức, thực hiện phân loại bằng cách tìm hiểu các xu hướng và mối quan hệ trong dữ liệu của bạn. NeuroXL Classifier là một giải pháp mạnh mẽ, dễ sử dụng và giá cả phải chăng để phân loại dữ liệu đơn giản và phức tạp nâng cao. Bằng cách khai thác những tiến bộ mới nhất trong trí tuệ nhân tạo và công nghệ mạng thần kinh, nó cung cấp các phân loại chính xác và nhanh chóng. Được thiết kế như một tiện ích bổ sung cho Microsoft Excel, nó rất dễ dàng để tìm hiểu và sử dụng và không yêu cầu nhập khẩu hoặc xuất khẩu dữ liệu. Năm chức năng truyền dẫn hiện có sẵn để lựa chọn: Ngưỡng, Tiếp tuyến Hyperbolic, Zero-sigmoid dựa trên, Log-sigmoid và Sigmoid lưỡng cực. Hơn nữa, có thể lưu mạng được đào tạo và sau đó tải nó khi cần thiết. NeuroXL Classifier có thể được áp dụng để giải quyết vấn đề trong nhiều ngành công nghiệp và các ngành, bao gồm tài chính, kinh doanh, y học, và khoa học nghiên cứu. Khả năng của NeuroXL Classifier để xử lý nhiều biến, thường liên quan đến nhau làm cho nó áp dụng rộng rãi để phân loại dữ liệu thị trường. Ví dụ: nhà giao dịch có thể muốn phân loại cổ phiếu là mua, giữ hoặc bán dựa trên dữ liệu lịch sử.

Chi tiết chương trình