NeuroXL Classifier 3.0.1

Sur NeuroXL Classifier

NeuroXL Classifier est un module de réseau neuronal pour Microsoft Excel. NeuroXL Classifier (ClassifierXL) est un module pour Excel conçu pour aider les experts dans l’exploration de données dans le monde réel et les tâches de reconnaissance de motifs. Il cache la complexité sous-jacente des processus réseau neuronaux tout en fournissant des graphiques et des statistiques pour que l’utilisateur comprenne facilement les résultats. NeuroXL Classifier n’utilise que des algorithmes et des techniques éprouvés et s’intègre parfaitement à Microsoft Excel. Les réseaux neuronaux sont une technologie éprouvée et largement utilisée pour résoudre des problèmes de classification complexes. Vaguement calqués sur le cerveau humain, les réseaux neuronaux sont des réseaux interconnectés de processeurs indépendants qui, en changeant leurs connexions (connues sous le nom de formation), apprennent la solution à un problème. Le logiciel NeuroXL Classifier implémente des réseaux neuronaux auto-organisés, qui effectuent la catégorisation en apprenant les tendances et les relations au sein de vos données. NeuroXL Classifier est une solution puissante, facile à utiliser et abordable pour une classification avancée de données simples et complexes. En exploitant les dernières avancées de l’intelligence artificielle et de la technologie des réseaux neuronaux, il fournit des classifications précises et rapides. Conçu comme un add-on à Microsoft Excel, il est facile à apprendre et à utiliser et ne nécessite aucune importation ou exportation de données. Cinq fonctions de transmission sont maintenant disponibles au choix : Threshold, Hyperbolic tangent, Zero-based log-sigmoid, Log-sigmoid et Bipolar sigmoid. En outre, il est possible d’enregistrer le réseau formé, puis de le charger si nécessaire. NeuroXL Classifier peut être appliqué pour résoudre des problèmes dans de nombreuses industries et disciplines, y compris la finance, les affaires, la médecine et les sciences de la recherche. La capacité de NeuroXL Classifier à gérer de nombreuses variables souvent interdépendantes le rend largement applicable à la classification des données du marché. Par exemple, un trader peut souhaiter classer les actions comme acheter, détenir ou vendre en fonction de données historiques.