Neural Designer para Windows

Neural Designer es un software de aprendizaje automático dirigido tanto a científicos de datos como a expertos en una amplia gama de campos que desean analizar grandes cantidades de datos para aprovechar las consecuencias beneficiosas que el aprendizaje automático ofrece.

Este software te permite desarrollar proyectos de aprendizaje automático de manera rápida y efectiva. Realizar las tareas de aprendizaje automático con la máxima eficiencia es el enfoque principal de Neural Designer.

¿Cuáles son las principales ventajas de usar Neural Designer?

• Algoritmos avanzados: Puedes utilizar redes neuronales para descubrir relaciones complejas, reconocer patrones desconocidos, predecir tendencias reales o reconocer asociaciones a partir de datos.
• Fácil de usar: La interfaz de usuario te guía a través de una secuencia de pasos, para operar el software de manera intuitiva. También te ayuda a visualizar y comprender los resultados a través de muchas tablas y gráficos.
• Alto rendimiento: Neural Designer gestiona los datos de manera muy eficiente, de modo que ningún proyecto se ve limitado por tu ordenador. También utiliza paralelización de CPU y aceleración de GPU para reducir el tiempo de análisis.
• Despliegue sencillo: Neural Designer proporciona una forma fácil de desplegar modelos predictivos. Para ello, puedes utilizar un estándar como PMML, o exportar el modelo resultante a lenguajes de programación como R o Python.

¿Qué soluciones puede proporcionar Neural Designer?

• Reconocimiento de actividad
• Prevención de abandono
• Segmentación de clientes
• Diseño de fármacos
• Detección de fallos
• Diagnóstico médico
• Pronóstico médico
• Análisis de microarreglos
• Optimización del rendimiento
• Mantenimiento predictivo
• Mejora de la calidad
• Evaluación de riesgos
• Pronóstico de ventas

También tenemos versiones de pago de nuestro producto que recomendamos consultar si necesitas más potencia.

Puedes utilizar todo lo disponible en la versión completa. Sin embargo, solo funciona con menos de 10.000 filas de datos, utiliza menos núcleos de CPU. Además, el soporte se reduce.