| Version | 2.0 |
|---|---|
| Éditeur | NeoNeuro |
| Date de sortie | 28 oct. 2015 |
| Date ajoutée | 28 oct. 2015 |
| Exigences OS | Windows 10, Windows Vista, Windows 98, Windows Me, Windows, Windows NT, Windows 2000, Windows 8, Windows Server 2008, Windows 7, Windows XP |
| Exigences | None |
| Total téléchargements | 129 |
| Prix | Free |
La description
Apprenez l'exploration de données avec des exemples faciles à utiliser. Apprenez à l'ordinateur à additionner, soustraire, opérations booléennes, tâche Fishers Iris et même mouvements d'échecs avec l'application pratique NeoNeuro Data Mining !
Vous serez étonné de voir comment Data Mining apprend les échecs étape par étape, comme un enfant.
Contrairement aux réseaux de neurones, NeoNeuro Data Mining fonctionne rapidement, peut répondre « je ne sais pas » à certaines questions et gère des tâches multidimensionnelles.
Traits:
Clarté,
Haute vitesse,
Travailler avec des valeurs manquées,
L'algorithme commun résout différents types de tâches.
Le programme peut donner une réponse à valeur unique, plusieurs variantes ou répondre 'Je ne sais pas'.
NeoNeuro Data Mining prend en considération l'interconnexion entre différents paramètres : aux échecs, il est possible de connecter des coordonnées (verticales pour le mouvement FROM et verticales pour le mouvement TO), dans l'analyse financière, il est possible de connecter des données sur l'argent pour les distinguer du non-argent paramètres. Par exemple, le salaire et les frais de crédit mensuels sont tous deux de la même dimension monétaire, mais le lieu de travail et l'âge sont les dimensions (attributs) d'autres types. Le problème des réseaux de neurones est qu'ils perçoivent le salaire, la redevance mensuelle et le lieu de travail comme trois notions différentes. Il s'agit d'une grande restriction qui est corrigée dans Data Mining.
L'apprentissage de NeoNeuro Data Mining est similaire à l'apprentissage des enfants. L'application fait les mêmes erreurs humaines que l'on peut voir dans l'apprentissage des échecs.
NeoNeuro Data Mining est recommandé non seulement pour l'enseignement des étudiants, mais aussi pour résoudre des tâches difficiles d'exploration de données dans la recherche scientifique.
NeoNeuro Data Mining est pratique pour aider les étudiants à comprendre les cours suivants : intelligence artificielle, apprentissage automatique, réseaux de neurones et méthodes numériques d'exploration de données.
En raison de ses solides compétences d'apprentissage de la logique et de la géométrie, NeoNeuro Data Mining est conçu pour résoudre des tâches en robotique. Il est également recommandé pour l'analyse de données non structurées en médecine, finance, biologie.
