Apprendre l'extraction de données avec des exemples faciles à utiliser. Enseigner ordinateur pour ajouter, soustraire, opérations booléennes, Fishers Iris tâches et même échecs se déplace avec l'application pratique NeoNeuro Data Mining!
Vous serez étonné de la Data Mining apprend étape par étape, d'échecs, comme un enfant.
Contrairement réseaux neuronaux NeoNeuro Data Mining travaille vite, peut répondre «Je ne sais pas» à certaines questions et gère des tâches multidimensionnelles.
Caractéristiques:
Clarté,
Haute vitesse,
Travailler avec des valeurs manqués,
Algorithme commun résout différents types de tâches.
Le programme peut donner une réponse à valeur unique, plusieurs variantes ou de répondre «Je ne sais pas».
NeoNeuro Data Mining prend en considération l'interconnexion entre différents paramètres: dans les échecs, il est possible de se connecter coordonnées (verticales pour passer de et verticales pour les déplacer vers), dans l'analyse financière, il est possible de connecter les données sur l'argent pour les distinguer des non-argent paramètres. Par exemple, le salaire et les frais de crédit mensuels sont à la fois de l'argent même dimension, mais le lieu de travail et l'âge sont les dimensions (attributs) des autres types. Le problème des réseaux neuronaux est qu'ils perçoivent le salaire, des frais mensuels et le lieu de l'emploi que trois notions différentes. Ceci est une grande restriction qui est fixé dans l'exploration de données.
Apprentissage de NeoNeuro Data Mining est similaire à Childs apprentissage. L'application fait les mêmes erreurs humaines qui peuvent être vus dans l'apprentissage d'échecs.
NeoNeuro Data Mining est recommandé non seulement dans le but d'enseigner aux élèves, mais aussi pour résoudre des tâches d'exploration de données difficiles dans la recherche scientifique.
NeoNeuro Data Mining est pratique pour aider les élèves à comprendre les cours suivants: l'intelligence artificielle, l'apprentissage machine, des réseaux neuronaux et les méthodes numériques de l'exploration de données.
En raison de sa logique et la géométrie de solides compétences d'apprentissage, NeoNeuro Data Mining est conçu pour résoudre des tâches en robotique. Il est également recommandé pour l'analyse de données non structurées dans la médecine, de la finance, de la biologie
Quoi de neuf dans cette version:.
échecs se déplace d'apprentissage, une meilleure interface utilisateur.
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