NeuroXL Package 3.1.2
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Sobre NeuroXL Package
NeuroXL Package é um complemento de rede neural para o Microsoft Excel. É composto por Predictor e Clusterizer. O NeuroXL Predictor é uma ferramenta de previsão de rede neural que resolve de forma rápida e precisa problemas de previsão e estimativa no Microsoft Excel. Destina-se a ajudar os peritos na resolução de problemas de previsão no mundo real. A interface neuroXL Predictor é fácil de usar e não requer conhecimento avançado de redes neurais, e está integrada perfeitamente com o Microsoft Excel. Cinco funções de transmissão estão agora disponíveis para escolher: Threshold, Tangente Hiperbólica, Log-sigmoid baseado zero, log-sigmoid e sigmoid bipolar. Além disso, é possível salvar a rede treinada e depois carregá-la quando necessário. O NeuroXL Predictor fornece previsões precisas e rápidas para as suas tarefas de previsão de negócios, financeiras ou desportivas. Projetado como um complemento ao Microsoft Excel, é fácil de aprender e usar, mas poderoso o suficiente para os profissionais mais exigentes. O NeuroXL Clusterizer é um add-in para o Excel projetado para ajudar especialistas em tarefas de mineração de dados e reconhecimento de padrões no mundo real. Esconde a complexidade subjacente dos processos de rede neural, ao mesmo tempo que fornece gráficos e estatísticas para que o utilizador compreenda facilmente os resultados. O Clusterizer NeuroXL utiliza apenas algoritmos e técnicas comprovadas. O Clusterizer NeuroXL é uma solução para a análise avançada do cluster de dados simples e complexos. Aproveitando os mais recentes avanços na inteligência artificial e na tecnologia da rede neural, proporciona um agrupamento preciso e rápido. Projetado como um complemento ao Microsoft Excel, é fácil de aprender e usar e não requer importação ou exportação de dados. O Clusterizer NeuroXL pode ser aplicado para resolver problemas em numerosas indústrias e disciplinas, incluindo finanças, negócios, medicina e ciência da investigação. A capacidade do Clusterizer NeuroXL de lidar com numerosas variáveis frequentemente interrelacionadas torna-o amplamente aplicável à análise de clusters de dados de mercado.