NeuroXL Classifier 3.0.1

Over NeuroXL Classifier

NeuroXL Classifier is een neurale netwerkinvoegtoepassing voor Microsoft Excel. NeuroXL Classifier (ClassifierXL) is een add-in voor Excel die is ontworpen om experts te helpen bij taken op het gebied van real-world data mining en patroonherkenning. Het verbergt de onderliggende complexiteit van neurale netwerkprocessen en biedt grafieken en statistieken voor de gebruiker om gemakkelijk resultaten te begrijpen. NeuroXL Classifier gebruikt alleen beproefde algoritmen en technieken en integreert naadloos met Microsoft Excel. Neurale netwerken zijn een bewezen, veel gebruikte technologie om complexe classificatieproblemen op te lossen. Losjes gemodelleerd naar het menselijk brein, neurale netwerken zijn onderling verbonden netwerken van onafhankelijke processors die, door het veranderen van hun verbindingen (bekend als training), leren de oplossing voor een probleem. NeuroXL Classifier software implementeert zelforganiserende neurale netwerken, die categorisering uitvoeren door het leren van de trends en relaties binnen uw gegevens. NeuroXL Classifier is een krachtige, gebruiksvriendelijke en betaalbare oplossing voor geavanceerde classificatie van eenvoudige en complexe gegevens. Door gebruik te maken van de nieuwste ontwikkelingen op het gebied van kunstmatige intelligentie en neurale netwerktechnologie, levert het nauwkeurige en snelle classificaties. Ontworpen als een add-on voor Microsoft Excel, het is gemakkelijk te leren en te gebruiken en vereist geen importeren of exporteren van gegevens. Er zijn nu vijf transmissiefuncties beschikbaar om te kiezen: Drempel, Hyperbolische raaklijn, Zero-based log-sigmoid, Log-sigmoid en Bipolaire sigmoid. Bovendien is het mogelijk om het getrainde netwerk op te slaan en vervolgens te laden wanneer dat nodig is. NeuroXL Classifier kan worden toegepast om problemen op te lossen in tal van industrieën en disciplines, waaronder financiën, business, geneeskunde en onderzoekswetenschap. NeuroXL Classifier's vermogen om te gaan met tal van, vaak onderling verbonden variabelen maakt het op grote schaal van toepassing op het classificeren van marktgegevens. Een handelaar kan bijvoorbeeld aandelen classificeren als kopen, vasthouden of verkopen op basis van historische gegevens.