비즈니스에서 활용하는 방법

IBM® SPSS® Neural Networks는 비선형 데이터 모델링을 사용하여 복잡한 관계를 발견하고 데이터에서 더 많은 가치를 이끌어냅니다. MLP(Multilayer Perceptron ) 또는 RBF(Radial Basis Function) 프로시저를 이용하십시오. 조건을 설정하여 훈련 중지 규칙 및 네트워크 아키텍처를 제어하거나, 프로시저를 선택할 수 있습니다. 변수의 가중치에 영향을 주고 네트워크 아키텍처의 세부사항을 지정합니다. 모델 훈련 유형을 선택하고 그래픽 및 차트를 사용하여 결과를 공유합니다.

이 모듈은 온프레미스를 위한 SPSS Premium Edition, 그리고 구독 플랜용 예측 및 의사결정 트리 추가 기능에 포함되어 있습니다.

주목할 기능

비선형 프로시저

MLP(Multilayer Perceptron) 또는 RBF(Radial Basis Function)를 선택합니다. 둘 다 피드 포워드 아키텍처를 사용하며, 이때 숨겨진 노드 레이어를 통해 입력 노드에서 출력 노드로 데이터만 이동합니다.

네트워크 시각화

신경망에 대한 정보는 종속 변수, 입력 및 출력 유닛의 개수, 숨겨진 레이어 및 유닛의 개수, 활성화 함수를 포함하여 시각적으로 표시됩니다.

그래픽 표시

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

프로세스 제어

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

다른 프로시저와 결합

기존 통계 기법으로 신경망 결과를 확인합니다. 시장 조사, 데이터베이스 마케팅, 재무 분석, 운영 분석 및 의료 등 많은 분야에서 명확한 인사이트를 확보합니다.

제품 이미지

기술 요구사항

소프트웨어 요구사항

  • 온프레미스의 경우: Premium Edition 구매
  • 구독 플랜의 경우: 예측 및 의사결정 트리 추가 기능 구매

하드웨어 요구사항

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

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