O que ele pode fazer por seus negócios
O IBM® SPSS® Neural Networks usa modelagem de dados não linear para descobrir relacionamentos complexos e obter maior valor a partir de seus dados. Tire vantagem de procedimentos de perceptron multicamadas (MLP) ou função de base radial (RBF). Você pode configurar as condições, controlar as regras de parada de treinamento e arquitetura de rede ou deixar o procedimento escolher. Influencie a ponderação de variáveis, e especifique detalhes da arquitetura de rede. Selecione o tipo de treinamento do modelo, e compartilhe resultados usando gráficos e fluxogramas.
Este módulo está incluído na edição do SPSS Premium para implementação local e no complemento "Forecasting and Decision Trees" para planos de subscrição.
Destaques do recurso
Procedimentos não lineares
Selecione o perceptron multicamadas (MLP) ou a função de base radial (RBF). Ambas usam arquiteturas feedforward, dados apenas se movem de nós de entrada através da camada oculta de nós para nós de saída.
Visualização de rede
As informações sobre a rede neural são exibidas visualmente, incluindo as variáveis dependentes, número de unidades de entrada e saída, número de camadas e unidades ocultas e funções de ativação.
Exibições gráficas
Escolha exibir resultados em tabelas ou gráficos. Salve variáveis temporárias opcionais para o conjunto de dados ativos. Exporte modelos em formatos de arquivo XML para pontuar dados futuros.
Controle o processo
Especifique as variáveis dependentes, que podem ser de escala, categórica ou uma combinação das duas. Ajuste cada procedimento escolhendo como particionar o conjunto de dados, qual arquitetura utilizar e quais recursos de cálculo para aplicar na análise.
Combine com outros procedimentos
Confirme resultados de redes neurais com técnicas estatísticas tradicionais. Obtenha um insight mais claro em diversas áreas, incluindo pesquisa de mercado, marketing de banco de dados, análise financeira, análise operacional e assistência médica.
Imagens do produto
Detalhes técnicos
Requisitos de software
- Para implementação local: Compre a edição Premium.
- Para planos de subscrição: Compre o complemento Forecasting and Decision Trees.
Requisitos de hardware
- Processador: 2 GHz ou mais rápido
- Resolução de exibição: 1024*768 ou superior
- Memória: 4 GB de RAM necessários, 8 GB de RAM ou mais recomendados
- Espaço em disco: 2 GB ou mais