IBM® SPSS Neural Networks utiliza el modelado de datos no lineal para descubrir relaciones complejas y derivar un mayor valor de sus datos. Aproveche los procedimientos de perceptron multicapa (MLP) o de función de base radial (RBF). Puede definir las condiciones (controlar las reglas de parada del entrenamiento y la arquitectura de la red) o dejar que el procedimiento elija. Influya en la ponderación de las variables y especifique los detalles de la arquitectura de red. Seleccione el tipo de entrenamiento del modelo y comparta los resultados utilizando cuadros y gráficas.
Este módulo está incluido en la edición premium de SPSS para las instalaciones y en el complemento de previsión y árboles de decisiones para los planes de suscripción.
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Programe una consulta para analizar cómo SPSS Neural Networks puede satisfacer las necesidades de su negocio.
Seleccione perceptrón multicapa (MLP) o función de base radial (RBF). Ambos utilizan redes predictivas: los datos solo se mueven desde los nodos de entrada hasta los de salida a través de la capa oculta de nodos.
Muestre información visual sobre la red neuronal, incluidas las variables dependientes, el número de unidades de entrada y salida, el número de capas y unidades ocultas y las funciones de activación.
Elija entre mostrar los resultados en tablas o en gráficos. Guarde variables temporales opcionales en el conjunto de datos activo. Exporte modelos en formatos de archivo XML para puntuar datos futuros.
Especifique las variables dependientes, que pueden ser de escala, categóricas o una combinación de ambas. Ajuste cada procedimiento eligiendo cómo particionar el conjunto de datos, qué arquitectura utilizar y qué recursos de cálculo aplicar al análisis.
Confirme los resultados de las redes neuronales con técnicas estadísticas tradicionales. Obtenga una perspectiva más clara en distintas áreas, como la investigación de mercado, el comercio de bases de datos, el análisis financiero, el análisis operativo y la asistencia médica.
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- Procesador: 2 GHz o superior
- Pantalla: 1024*768 o superior
- Memoria: 4 GB de RAM necesarios, 8 GB de RAM o más recomendados
- Espacio del disco: 2 GB o más