Avantages pour votre entreprise

IBM SPSS Neural Networks utilise la modélisation de données non linéaire pour découvrir des relations complexes et obtenir une valeur supérieure à partir des données. Utilisez l'interface IBM SPSS Statistics que vous connaissez bien pour tirer parti du perceptron multicouche (MLP) ou de la fonction de base radiale (RBF). Vous définissez les conditions : vous contrôlez les règles d'arrêt de l'apprentissage et l'architecture de réseau ou vous laissez la procédure choisir. Vous n'avez aucune programmation à faire. Influencez la pondération des variables. Spécifiez les détails de l'architecture de réseau. Sélectionnez le type d'apprentissage des modèles. Partagez les résultats avec d'autres à l'aide de graphiques et de tableaux.

Découvrez des relations

Choisissez MLP pour trouver plus de relations ou RBF pour accélérer le processus; les deux fonctionnent avec un ensemble de données d'apprentissage, puis appliquent les connaissances acquises à l'ensemble de données complet et aux nouvelles données.

Contrôlez le processus

Spécifiez des variables dépendantes – d'échelle, catégorielles ou une combinaison des deux. Faites des ajustements en choisissant comment partitionner l'ensemble de données, et quelle architecture et quelles ressources de calcul appliquer.

Améliorez les connaissances

Ajoutez d'autres procédures ou techniques statistiques et confirmez les résultats avec des techniques traditionnelles en utilisant IBM SPSS Statistics Base.

Caractéristiques clés

  • Procédures non linéaires
  • Visualisation du réseau
  • Affichages graphiques
  • Contrôlez le processus
  • Faites des combinaisons avec d'autres procédures

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Nonlinear procedures
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Network visualization
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Graphical displays
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