NeuroXL Clusterizer 4.0.6
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Sobre NeuroXL Clusterizer
NeuroXL Clusterizer é um complemento de rede neural para o Microsoft Excel. NeuroXL Clusterizer é um complemento para Excel projetado para ajudar especialistas em tarefas reais de mineração de dados e reconhecimento de padrões. Ele esconde a complexidade subjacente dos processos de rede neural, ao mesmo tempo em que fornece gráficos e estatísticas para que o usuário entenda facilmente os resultados. O NeuroXL Clusterizer usa apenas algoritmos e técnicas comprovadas, e se integra perfeitamente com o Microsoft Excel. Redes neurais são uma tecnologia comprovada e amplamente utilizada para resolver problemas complexos de agrupamento. Vagamente modeladas após o cérebro humano, as redes neurais são redes interconectadas de processadores independentes que, mudando suas conexões (conhecidas como treinamento), aprendem a solução para um problema. O software NeuroXL Clusterizer implementa redes neurais auto-organizadoras, que realizam a categorização aprendendo as tendências e relacionamentos dentro de seus dados. NeuroXL Clusterizer é uma solução poderosa, fácil de usar e acessível para análise avançada de cluster de dados simples e complexos. Ao aproveitar os últimos avanços em inteligência artificial e tecnologia de rede neural, ele fornece classificações precisas e rápidas. Projetado como um complemento ao Microsoft Excel, é fácil de aprender e usar e não requer importação ou exportação de dados. Cinco funções de transmissão estão disponíveis para escolher: Limiar, Tangente Hiperbólica, log-sigmoid baseado em zero, Log-sigmoid e sigmoid Bipolar. Além disso, é possível salvar a rede treinada e depois carregá-la quando necessário. O NeuroXL Clusterizer pode ser aplicado para resolver problemas em inúmeras indústrias e disciplinas, incluindo finanças, negócios, medicina e ciência da pesquisa. A capacidade do Clusterizer NeuroXL de lidar com inúmeras variáveis muitas vezes interrelacionadas torna-o amplamente aplicável para a análise de cluster de dados de mercado. Por exemplo, um comerciante pode querer agrupar ações como comprar, segurar ou vender sendo com base em dados históricos.