NeuroXL Clusterizer 4.0.6
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Sur NeuroXL Clusterizer
NeuroXL Clusterizer est un module de réseau neuronal pour Microsoft Excel. NeuroXL Clusterizer est un module d’excellence 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 Clusterizer 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 complexes de clustering. 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 Clusterizer implémente des réseaux neuronaux auto-organisés, qui effectuent la catégorisation en apprenant les tendances et les relations au sein de vos données. NeuroXL Clusterizer est une solution puissante, facile à utiliser et abordable pour l’analyse de cluster 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 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 Clusterizer 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 Clusterizer à gérer de nombreuses variables souvent interdépendants le rend largement applicable à l’analyse des grappes de données du marché. Par exemple, un trader peut vouloir regrouper des actions comme acheter, détenir ou vendre en fonction de données historiques.