주목받는 기능

비선형 프로시저

MLP(Multilayer Perceptron) 또는 RBF(Radial Basis Function)를 선택합니다. 둘 다 피드포워드 아키텍처를 사용하며 데이터는 숨겨진 노드 레이어를 통해 입력 노드에서 출력 노드로만 이동합니다.

네트워크 시각화

종속 변수, 입력 및 출력 단위 수, 숨겨진 레이어와 단위 수, 활성화 함수를 비롯한 신경망 관련 정보가 시각적으로 표시됩니다.

그래픽 표시

결과를 선택적으로 테이블 또는 그래프로 표시합니다. 선택적 임시 변수를 활성 데이터 세트에 저장합니다. XML 파일 형식으로 모델을 내보내 향후 데이터를 평가합니다.

프로세스 제어

척도, 범주형 또는 이 둘의 조합일 수 있는 종속 변수를 지정합니다. 데이터 세트를 분할하는 방법, 사용할 아키텍처, 분석에 적용할 계산 리소스를 선택하여 각 프로시저를 조정합니다.

다른 프로시저와 결합

기존 통계 기법으로 신경망 결과를 확인합니다. 시장 조사, 데이터베이스 마케팅, 재무 분석, 운영 분석 및 의료 등 여러 영역에 대한 명확한 인사이트를 얻습니다.

기술 요구사항

소프트웨어 요구사항

IBM SPSS Neural Networks를 사용하려면 유효한 IBM SPSS Statistics Base 라이센스가 필요합니다.

  • 필수 소프트웨어: IBM SPSS Statistics

하드웨어 요구사항

  • 프로세서: 2GHz 이상
  • 디스플레이: 1024x768 이상
  • 메모리: 4GB RAM 필요, 8GB 이상의 RAM 권장
  • 디스크 공간: 2GB 이상

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