NeuroXL Package 3.1.2
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न्यूरोएक्सएल पैकेज माइक्रोसॉफ्ट एक्सेल के लिए एक न्यूरल नेटवर्क ऐड-इन है। इसमें भविष्यवक्ता और क्लस्टराइजर होते हैं। न्यूरोएक्सएल भविष्यवक्ता एक तंत्रिका नेटवर्क पूर्वानुमान उपकरण है जो माइक्रोसॉफ्ट एक्सेल में पूर्वानुमान और अनुमान समस्याओं को जल्दी और सटीक रूप से हल करता है। यह जमीन से बनाया गया है वास्तविक दुनिया की भविष्यवाणी समस्याओं को हल करने में विशेषज्ञों की सहायता के लिए । न्यूरोएक्सएल भविष्यवक्ता इंटरफ़ेस उपयोग में आसान है और तंत्रिका नेटवर्क के उन्नत ज्ञान की आवश्यकता नहीं है, और माइक्रोसॉफ्ट एक्सेल के साथ मूल रूप से एकीकृत है। पांच ट्रांसमिशन कार्य अब चुनने के लिए उपलब्ध हैं: थ्रेसहोल्ड, हाइपरबोलिक स्पर्शरेखा, शून्य-आधारित लॉग-सिग्मॉइड, लॉग-सिग्मॉइड और बाइपोलर सिग्मॉइड। इसके अलावा, प्रशिक्षित नेटवर्क को बचाना और फिर आवश्यक होने पर इसे लोड करना संभव है। न्यूरोएक्सएल भविष्यवक्ता आपके व्यवसाय, वित्तीय या खेल पूर्वानुमान कार्यों के लिए सटीक और तेज़ भविष्यवाणियां प्रदान करता है। माइक्रोसॉफ्ट एक्सेल के लिए एक ऐड-ऑन के रूप में डिज़ाइन किया गया है, यह सीखना और सबसे अधिक मांग वाले पेशेवरों के लिए अभी तक काफी शक्तिशाली उपयोग करना आसान है। न्यूरोएक्सएल क्लस्टराइजर एक्सेल के लिए एक ऐड-इन है जो वास्तविक दुनिया डेटा खनन और पैटर्न मान्यता कार्यों में विशेषज्ञों की सहायता के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह उपयोगकर्ता को आसानी से परिणामों को समझने के लिए रेखांकन और आंकड़े प्रदान करते हुए तंत्रिका नेटवर्क प्रक्रियाओं की अंतर्निहित जटिलता को छुपाता है। न्यूरोक्सल क्लस्टराइजर केवल सिद्ध एल्गोरिदम और तकनीकों का उपयोग करता है। न्यूरोक्सल क्लस्टराइजर सरल और जटिल डेटा के उन्नत क्लस्टर विश्लेषण के लिए एक समाधान है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और तंत्रिका नेटवर्क प्रौद्योगिकी में नवीनतम प्रगति का उपयोग करके, यह सटीक और तेजी से क्लस्टरिंग बचाता है । माइक्रोसॉफ्ट एक्सेल के लिए एक ऐड-ऑन के रूप में डिज़ाइन किया गया है, इसे सीखना और उपयोग करना आसान है और डेटा के आयात या निर्यात की आवश्यकता नहीं है। वित्त, व्यापार, चिकित्सा और अनुसंधान विज्ञान सहित कई उद्योगों और विषयों में समस्याओं को हल करने के लिए न्यूरोएक्सएल क्लस्टराइजर लागू किया जा सकता है। न्यूरोएक्सएल क्लस्टराइजर की कई, अक्सर-परस्पर संबंधित चरों को संभालने की क्षमता इसे बाजार डेटा के क्लस्टर विश्लेषण पर व्यापक रूप से लागू करती है।