NeuroXL Clusterizer 4.0.6
Anda dapat mengunduh dalam 5 detik.
Tentang NeuroXL Clusterizer
NeuroXL Clusterizer adalah add-in jaringan saraf untuk Microsoft Excel. NeuroXL Clusterizer adalah add-in untuk Excel yang dirancang untuk membantu para ahli dalam tugas penambangan data dan pengenalan pola di dunia nyata. Ini menyembunyikan kompleksitas yang mendasari proses jaringan saraf sambil memberikan grafik dan statistik bagi pengguna untuk dengan mudah memahami hasil. Clusterizer NeuroXL hanya menggunakan algoritme dan teknik yang telah terbukti, dan terintegrasi dengan Microsoft Excel dengan mulus. Jaringan saraf adalah teknologi yang terbukti dan banyak digunakan untuk memecahkan masalah pengelompokan yang kompleks. Dimodelkan secara longgar setelah otak manusia, jaringan saraf adalah jaringan prosesor independen yang saling terhubung yang, dengan mengubah koneksi mereka (dikenal sebagai pelatihan), mempelajari solusi untuk masalah. Perangkat lunak NeuroXL Clusterizer mengimplementasikan jaringan saraf pengorganisasian sendiri, yang melakukan kategorisasi dengan mempelajari tren dan hubungan dalam data Anda. NeuroXL Clusterizer adalah solusi yang kuat, mudah digunakan, dan terjangkau untuk analisis klaster lanjutan dari data yang sederhana dan kompleks. Dengan memanfaatkan kemajuan terbaru dalam kecerdasan buatan dan teknologi jaringan saraf, ia memberikan klasifikasi yang akurat dan cepat. Dirancang sebagai add-on untuk Microsoft Excel, mudah dipelajari dan digunakan dan tidak memerlukan pengi mengimpor atau mengekspor data. Lima fungsi transmisi tersedia untuk dipilih: Threshold, Hyperbolic tangent, Zero-based log-sigmoid, Log-sigmoid dan Bipolar sigmoid. Selain itu, dimungkinkan untuk menyimpan jaringan terlatih dan kemudian memuatnya bila perlu. NeuroXL Clusterizer dapat diterapkan untuk memecahkan masalah di berbagai industri dan disiplin ilmu, termasuk keuangan, bisnis, kedokteran, dan ilmu penelitian. Kemampuan NeuroXL Clusterizer untuk menangani banyak variabel yang sering saling terkait membuatnya banyak berlaku untuk analisis klaster data pasar. Misalnya, trader mungkin ingin mengelompokkan saham sebagai beli, tahan, atau jual berdasarkan data historis.