Gere valor para seu negócio

O IBM SPSS Neural Networks usa modelagem de dados não linear para descobrir correlações complexas e extrair máximo valor de seus dados. Use a interface familiar do IBM SPSS Statistics para tirar vantagem de procedimentos do multilayer perceptron (MLP) ou da função de base radial (RBF). Você configura as condições - controle as regras de parada de treinamento e a arquitetura de rede ou deixe o procedimento escolher. Você não tem que fazer nenhuma programação. Influencie a ponderação das variáveis. Especifique detalhes da arquitetura de rede. Selecione o tipo de treinamento de modelo. Compartilhe resultados com outros com gráficos e diagramas.

Descubra relacionamentos

Escolha o MLP para encontrar mais relacionamentos ou o RBF, para velocidade - ambos operam em um conjunto de treinamento de dados e, em seguida, aplicam esse conhecimento em todo o conjunto de dados e em qualquer dado novo.

Controle o processo

Especifique variáveis dependentes - escala, categórica ou uma combinação. Ajuste cada procedimento escolhendo como particionar o conjunto de dados, qual arquitetura e quais recursos de computação aplicar.

Melhore o insight

Combine com outros procedimentos ou técnicas estatísticas e confirme resultados com técnicas estatísticas tradicionais usando o IBM SPSS Statistics Base.

Principais recursos

  • Procedimentos não lineares
  • Visualização de rede
  • Exibições gráficas
  • Controle o processo
  • Combine com outros procedimentos

Imagens

Procedimentos não lineares
Procedimentos não lineares
Visualização de rede
Visualização de rede
Exibições gráficas
Exibições gráficas

Veja como ele funciona

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