Ce que cette solution peut faire pour votre entreprise

IBM SPSS Neural Networks utilise la modélisation de données non linéaire pour découvrir les relations complexes et extraire une plus grande valeur de vos données. Utilisez l’interface habituelle d'IBM SPSS Statistics pour tirer parti des procédures MLP (perceptron multicouche) ou RBF (fonction de base radiale). Vous pouvez définir vous-même les conditions, en contrôlant les règles d'arrêt de la formation et l'architecture réseau, ou laisser la procédure les choisir. Aucune programmation n'est nécessaire. Influencez la pondération des variables. Précisez les détails de l'architecture de réseau. Sélectionnez le type de formation de modèle. Partagez les résultats avec d’autres utilisateurs, en les accompagnant de graphiques et de tableaux.

Découvrez les relations

Choisissez MLP pour découvrir davantage de relations, ou RBF pour un traitement plus rapide. Les deux solutions gèrent un ensemble de données d'essai puis appliquent ces connaissances à l'ensemble de données complet et à toutes les nouvelles données.

Contrôlez le processus

Indiquez une variable dépendante : variable d'échelle, variable catégorique ou les deux. Apportez des ajustements en choisissant la méthode de partitionnement de l'ensemble de données, ainsi que l'architecture et les ressources de calcul à utiliser.

Améliorez les connaissances

Associez d’autres procédures ou techniques statistiques et confirmez les résultats avec des techniques statistiques traditionnelles, à l'aide d'IBM SPSS Statistics Base.

Caractéristiques

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

Voir le fonctionnement

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