¿Qué puede hacer por su negocio?

IBM SPSS Neural Networks utiliza modelado de datos no lineal para descubrir relaciones complejas y extraer más valor de sus datos. Utilice la ya familiar interfaz de IBM SPSS Statistics para aprovechar los procedimientos de perceptrón multicapa (MLP) o función de base radial (RBF). Defina las condiciones, controle las reglas para detener la formación y la arquitectura de red o deje que el procedimiento elija. No requiere programación. Influya sobre la ponderación de variables. Especifique los detalles de la arquitectura de red. Seleccione el tipo de formación de modelos. Comparta los resultados con otros a través de gráficos y tablas.

Descubra relaciones

Elija MLP para detectar más relaciones o RBF para obtener velocidad, ambos trabajan con un conjunto de datos de formación y aplican dicho conocimiento tanto a todo el conjunto de datos como a cualquier dato nuevo.

Controle el proceso

Especifique variables dependientes- de escala, categóricas o una combinación. Ajústelas eligiendo cómo se particionará el conjunto de datos y qué arquitectura y recursos informáticos se aplicarán.

Mejore el conocimiento

Combine con otros procedimientos estadísticos o técnicas y confirme los resultados con técnicas estadísticas tradicionales utilizando IBM SPSS Statistics Base.

Características clave

  • Procedimientos no lineales
  • Visualización de la red
  • Visualizaciones gráficas
  • Controle el proceso
  • Combine con otros procedimientos

Imágenes del producto

Procedimientos no lineales
Procedimientos no lineales
Visualización de la red
Visualización de la red
Visualizaciones gráficas
Visualizaciones gráficas

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