NeuroXL Classifier 3.0.1
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acerca de NeuroXL Classifier
NeuroXL Classifier es un complemento de red neuronal para Microsoft Excel. NeuroXL Classifier (ClassifierXL) es un complemento para Excel diseñado para ayudar a los expertos en tareas de minería de datos y reconocimiento de patrones del mundo real. Oculta la complejidad subyacente de los procesos de red neuronal al tiempo que proporciona gráficos y estadísticas para que el usuario entienda fácilmente los resultados. NeuroXL Classifier solo utiliza algoritmos y técnicas probadas, y se integra perfectamente con Microsoft Excel. Las redes neuronales son una tecnología probada y ampliamente utilizada para resolver problemas complejos de clasificación. Siguiendo el modelo flexible del cerebro humano, las redes neuronales son redes interconectadas de procesadores independientes que, al cambiar sus conexiones (conocidas como entrenamiento), aprenden la solución a un problema. El software NeuroXL Classifier implementa redes neuronales autoorganizantes, que realizan la categorización aprendiendo las tendencias y relaciones dentro de sus datos. NeuroXL Classifier es una solución potente, fácil de usar y asequible para la clasificación avanzada de datos simples y complejos. Al aprovechar los últimos avances en inteligencia artificial y tecnología de redes neuronales, ofrece clasificaciones precisas y rápidas. Diseñado como un complemento para Microsoft Excel, es fácil de aprender y usar y no requiere importación o exportación de datos. Ahora hay cinco funciones de transmisión disponibles para elegir: Umbral, Tangente hiperbólica, Log-sigmoid basado en cero, Log-sigmoid y Sigmoid bipolar. Además, es posible guardar la red entrenada y luego cargarla cuando sea necesario. NeuroXL Classifier se puede aplicar para resolver problemas en numerosas industrias y disciplinas, incluyendo finanzas, negocios, medicina y ciencias de la investigación. La capacidad de NeuroXL Classifier para manejar numerosas variables, a menudo interrelacionadas, hace que sea ampliamente aplicable a la clasificación de datos de mercado. Por ejemplo, un operador puede querer clasificar las acciones como comprar, retener o vender basándose en datos históricos.