Исследование принципа работы с аналитической платформы Deductor для создания законченных прикладных решений. Определение входных и выходных переменных. Методы нормализации данных и обучения нейронной сети. Запуск программы и способы вывода решений.
При низкой оригинальности работы "Программное обеспечение для моделирования нейрокомпьютерных сетей", Вы можете повысить уникальность этой работы до 80-100%
Deductor предоставляет аналитикам инструментальные средства, необходимые для решения самых разнообразных аналитических задач: корпоративная отчетность, прогнозирование, сегментация, поиск закономерностей - эти и другие задачи, где применяются такие методики анализа, как OLAP, Knowledge Discovery in Databases и Data Mining. Нажимаем правой клавишей мыши на строке Сценарий, открывается контекстное меню (рис. В окне Настройка форматов импорта из файла (рис.3), выставляем нужные настройки, в зависимости от типа данных в обучающей выборке и нажимаем Далее. В результате мы получим главное окно программы, содержащее таблицу с исходными данными, например как на рис.5. Тестовое множество также включает записи (примеры), содержащие входные и желаемые выходные (целевые) значения, но используемое не для обучения сети, а для проверки результатов обучения.
План
Содержание
Введение
1. Описание работы ПО Deductor
2. Условия распространения программы
Список используемых материалов
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
