NeuroXL Package 3.1.2
Anda dapat mengunduh dalam 5 detik.
Tentang NeuroXL Package
Paket NeuroXL adalah add-in jaringan saraf untuk Microsoft Excel. Ini terdiri dari Prediktor dan Clusterizer. NeuroXL Predictor adalah alat prakiraan jaringan saraf yang dengan cepat dan akurat memecahkan masalah perkiraan dan estimasi di Microsoft Excel. Ini dirancang dari bawah ke atas untuk membantu para ahli dalam memecahkan masalah perkiraan dunia nyata. Antarmuka Prediktor NeuroXL mudah digunakan dan tidak memerlukan pengetahuan lanjutan tentang jaringan saraf, dan terintegrasi dengan microsoft Excel. Lima fungsi transmisi sekarang 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. Prediktor NeuroXL memberikan prediksi yang akurat dan cepat untuk tugas perkiraan bisnis, keuangan, atau olahraga Anda. Dirancang sebagai add-on untuk Microsoft Excel, mudah dipelajari dan digunakan namun cukup kuat untuk profesional yang paling menuntut. 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. NeuroXL Clusterizer hanya menggunakan algoritma dan teknik yang terbukti. NeuroXL Clusterizer adalah solusi untuk analisis klaster lanjutan dari data yang sederhana dan kompleks. Dengan memanfaatkan kemajuan terbaru dalam kecerdasan buatan dan teknologi jaringan saraf, ia memberikan pengelompokan yang akurat dan cepat. Dirancang sebagai add-on untuk Microsoft Excel, mudah dipelajari dan digunakan dan tidak memerlukan pengi mengimpor atau mengekspor data. 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 secara luas berlaku untuk analisis klaster data pasar.