İşletmeniz için neler yapabilir

IBM SPSS Neural Networks, karmaşık ilişkileri keşfetmek ve verilerinizden daha fazla değer elde etmek için doğrusal olmayan veri modellemesini kullanır. Çok katmanlı algılayıcı (MLP) ya da radyal temelli fonksiyon (RBF) yordamlarından yararlanmak için bilinen IBM SPSS Statictics arabirimini kullanın. Koşulları siz belirleyin: Eğitimi durdurma kurallarını ve ağ mimarisini kendiniz denetleyin ya da yordamın sizin yerinize seçim yapmasını sağlayın. Programlama yapmanıza gerek yoktur. Değişkenlerin ağırlıklarını ayarlayın. Ağ mimarisinin ayrıntılarını belirtin. Model eğitimi tipini seçin. Grafikleri ve çizelgeleri kullanarak sonuçları başkalarıyla paylaşın.

İlişkileri açığa çıkarın

Daha çok sayıda ilişki bulmak için MLP veya hız için RBF yordamını seçin. Her ikisi yordam da bir eğitici veri kümesi üzerinde çalışır ve ardından bu bilgileri veri kümesinin tamamına ve yeni verilere uygular.

Süreci denetleyin

Ölçek, kategorik ya da kombinasyon gibi bağımlı değişkenleri belirtin. Uygulanacak hesaplama kaynakları, mimari ve veri kümesinin nasıl bölümleneceğini seçerek ayarlayın.

Öngörüleri iyileştirin

Diğer istatistik yordamları ya da teknikleriyle birleştirin ve IBM SPSS Statictics Base'i kullanarak sonuçları geleneksel istatistik teknikleriyle doğrulayın.

Temel özellikler

  • Doğrusal olmayan yordamlar
  • Ağ görselleştirmesi
  • Grafik görünümleri
  • Süreci denetleyin
  • Diğer yordamlarla birleştirin

İşleyişini göster