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CMA-Comprehensive Meta-Analysis | 元分析(综合分析、整合分析)软件培训
 
   班级人数--热线:4008699035 手机:15921673576( 微信同号)
      增加互动环节, 保障培训效果,坚持小班授课,每个班级的人数限3到5人,超过限定人数,安排到下一期进行学习。
   授课地点及时间
上课地点:【上海】:同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站) 【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院 【北京分部】:北京中山学院/福鑫大楼 【南京分部】:金港大厦(和燕路) 【武汉分部】:佳源大厦(高新二路) 【成都分部】:领馆区1号(中和大道) 【广州分部】:广粮大厦 【西安分部】:协同大厦 【沈阳分部】:沈阳理工大学/六宅臻品 【郑州分部】:郑州大学/锦华大厦 【石家庄分部】:河北科技大学/瑞景大厦
开班时间(连续班/晚班/周末班):2020年3月16日
   课时
     ◆资深工程师授课
        
        ☆注重质量 ☆边讲边练

        ☆若学员成绩达到合格及以上水平,将获得免费推荐工作的机会
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   质量以及保障

      ☆ 1、如有部分内容理解不透或消化不好,可免费在以后培训班中重听;
      ☆ 2、在课程结束之后,授课老师会留给学员手机和E-mail,免费提供半年的课程技术支持,以便保证培训后的继续消化;
      ☆3、合格的学员可享受免费推荐就业机会。
      ☆4、合格学员免费颁发相关工程师等资格证书,提升您的职业资质。

课程大纲
 
  • NeuroSolutions Infinity是一款能够为大型数据提供可靠,可伸缩,分布式处理的神经网络软件,它通过计算机集群创建高度准确的预测模型来对数据挖掘和分析,并为小至一台,大至成千上万台的计算机提供本地计算支持。其易于使用的接口将你对预处理和神经网络的学习门槛降到了很低,并且你能够通过其完全控制的数据随时掌握预处理、训练终止规则和神经网络架构的具体情况。NeuroSolutions Infinity主要应用于执行销售预测、运动预测以及医学分类等领域。
  • NeuroSolutions Infinity是如何工作的?
  • 神经网络是一个强大的数据建模工具,他能够捕获和表示复杂的输入/输出关系。对于大多数人来说,涉及到神经网络的复杂数学问题是非常难于理解的,甚至比想出通过神经网络把数据转化成有意义的信息的方法更具有挑战性。设计NeuroSolutions Infinity这款软件的目的就在于让新手和高级开发人员这两个群体都能够很容易的学会强大的神经网络技术。
  • 神经网络分析的三个基本阶段的简单形式包括:基于自身数据的网络训练,测试网络精度和对新数据的预处理及分类。 NeuroSolutions Infinity能够通过点击几下鼠标而自动完成上述所有的功能。
  • 1.简单的导入并清理你的数据
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  • 2.从一个按钮开始进行实验
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  • 3.Infinity对好的模型的智能搜索
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  • 4.结束时,验证新数据的结果
  • 数据采集:种瓜得瓜,优中选优
  • 神经网络会得出与你提供数据相匹配质量的输出结果。你提供的数据越好越完整,那么它的输出结果也越好越完整。反之,亦然。
  • NeuroSolutions Infinity支持来自于通过创建高度准确预测神经网络模型所得的 Microsoft SQL ServerTM, ExcelTM以及文本文件的相关信息来分析和预处理数据。它将屏蔽导入数据中的缺失值和异常值,并提供有效地处理这些常见问题的选择。然后,它会自动搜索原始输入变量和使用多达50个不同的数学函数进行预处理,以找到优秀的神经网络输入模型。
  • 先进的数据挖掘和分布式计算
  • 在搜索优化的解决方案时有无限的可能:不只是在输入的预处理上,还包含了输入与网络拓扑结构的各种不同组合。通过将原始变量与预处理变量相结合,它能够在包含流行的多层感知器(MLP),概率神经网络(PNN),支持向量机(SVM)在内的37个神经网络拓扑图中进行智能搜索。除了拓扑搜索,它还能够在不同的神经网络组件和元素中找到基于你的数据的优秀的参数神经网络模型。
  • NeuroSolutions Infinity能够提供给你所想要的足够多的处理能力;可以是你的电脑上所有的处理核心,也可以是另外一台电脑,甚至是很多很多的电脑和图形卡。
  • 来自于神经网络模型的信心和成果
  • NeuroSolutions Infinity 在某些情况下会创建成千上万种神经网络模型来寻找优秀的解决方案,但是你知道它是怎么选择的这个模型吗?
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  • NeuroSolutions Infinity的开发者们通过留一交叉验证法来验证优秀的神经网络模型。这使得这款软件使用整个数据集作为模型验证,在经过上百次的理想模型的筛选后得到了终末的结果样本。 除了模型验证外,通过将结果模型的产品样本数据作为新数据可以导入到软件并运行。
 
 
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