NeuroXL Package 3.1.2
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Sobre NeuroXL Package
NeuroXL Package é um complemento de rede neural para o Microsoft Excel. Consiste em Preditor e Clusterizer. NeuroXL Predictor é uma ferramenta de previsão de rede neural que resolve de forma rápida e precisa problemas de previsão e estimativa no Microsoft Excel. Ele foi projetado desde o fundamento para ajudar especialistas na resolução de problemas de previsão do mundo real. A interface NeuroXL Predictor é fácil de usar e não requer conhecimento avançado de redes neurais, e é integrada perfeitamente com o Microsoft Excel. Cinco funções de transmissão estão agora 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 Predictor oferece previsões precisas e rápidas para suas tarefas de previsão de negócios, financeiras ou esportivas. Projetado como um complemento ao Microsoft Excel, é fácil aprender e usar, mas poderoso o suficiente para os profissionais mais exigentes. 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. NeuroXL Clusterizer é uma solução 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 clustering preciso e rápido. Projetado como um complemento ao Microsoft Excel, é fácil de aprender e usar e não requer importação ou exportação de dados. 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 à análise de cluster de dados de mercado.