Découvrez des relations plus complexes entre vos données
IBM SPSS Neural Networks propose des procédures de modélisation des données non linéaires qui vous permettent de découvrir des relations plus complexes entre vos données.
Les procédures mises à disposition par IBM SPSS Neural Networks vous permettent de développer des modèles prédictifs à la fois plus précis et plus efficaces. Le résultat ? Des perspectives élargies et une meilleure prise de décision.
- Qu'est-ce qu'un réseau neuronal ?
Un réseau neuronal computationnel est un ensemble d'outils de modélisation non linéaire des données consistant en couches d'entrée et de sortie auxquelles s'ajoutent une ou deux couches cachées. Les connexions entre neurones au sein de chaque couche ont chacune un "poids" et les différents poids sont ajustés de manière itérative par l'algorithme d'apprentissage afin de minimiser les erreurs et d'assurer des prédictions précises. - Complétez les techniques statistiques traditionnelles
Les procédures mises à disposition par IBM SPSS Neural Networks viennent compléter les techniques statistiques plus traditionnelles prévues dans IBM SPSS Statistics Base (US) et dans ses différents modules. Vous découvrirez de nouvelles associations dans vos données avec Neural Networks puis vous confirmerez leur importance avec les techniques statistiques traditionnelles.
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