আনসুপারভাইজড লার্নিং
আনসুপারভাইজড লার্নিং
ভূমিকা
আনসুপারভাইজড লার্নিং হলো মেশিন লার্নিং-এর একটি গুরুত্বপূর্ণ শাখা। এখানে অ্যালগরিদমগুলি কোনো লেবেলযুক্ত ডেটা ছাড়াই কাজ করে। অর্থাৎ, ডেটা পয়েন্টগুলোর মধ্যে লুকানো গঠন বা প্যাটার্ন খুঁজে বের করাই এর প্রধান কাজ। এই পদ্ধতিতে, মডেলকে ডেটার অন্তর্নিহিত বৈশিষ্ট্যগুলো বিশ্লেষণ করে নিজেরাই সিদ্ধান্ত নিতে হয়। supervised learning-এর বিপরীতে, যেখানে ডেটা আগে থেকেই শ্রেণীবদ্ধ করা থাকে, আনসুপারভাইজড লার্নিং ডেটার মধ্যেকার সম্পর্কগুলো স্বতঃস্ফূর্তভাবে আবিষ্কার করে।
আনসুপারভাইজড লার্নিং এর প্রকারভেদ
আনসুপারভাইজড লার্নিং বিভিন্ন ধরনের হয়ে থাকে, তাদের মধ্যে কয়েকটি প্রধান প্রকার নিচে উল্লেখ করা হলো:
- ক্লাস্টারিং (Clustering): এই পদ্ধতিতে ডেটা পয়েন্টগুলোকে তাদের বৈশিষ্ট্যের similarity-এর ভিত্তিতে বিভিন্ন গ্রুপ বা ক্লাস্টারে ভাগ করা হয়। প্রতিটি ক্লাস্টারের ডেটা পয়েন্টগুলো একে অপরের সাথে বেশি সাদৃশ্যপূর্ণ হয়, যেখানে বিভিন্ন ক্লাস্টারের ডেটা পয়েন্টগুলোর মধ্যে পার্থক্য বিদ্যমান। K-means clustering, hierarchical clustering, এবং DBSCAN ক্লাস্টারিংয়ের বহুল ব্যবহৃত অ্যালগরিদম।
- ডাইমেনশনালিটি রিডাকশন (Dimensionality Reduction): যখন ডেটাতে অনেক বেশি বৈশিষ্ট্য (features) থাকে, তখন সেগুলোকে কমিয়ে আনা প্রয়োজন হয়। ডাইমেনশনালিটি রিডাকশন অ্যালগরিদমগুলো ডেটার গুরুত্বপূর্ণ তথ্য অক্ষুণ্ণ রেখে অপ্রয়োজনীয় বৈশিষ্ট্যগুলো বাদ দেয়। এর ফলে ডেটা ভিজুয়ালাইজেশন এবং মডেল তৈরি করা সহজ হয়। Principal Component Analysis (PCA) এবং t-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) এই ধরনের অ্যালগরিদমের উদাহরণ।
- অ্যাসোসিয়েশন রুল মাইনিং (Association Rule Mining): এই পদ্ধতিতে ডেটার মধ্যেকার আইটেমগুলোর মধ্যে সম্পর্ক খুঁজে বের করা হয়। যেমন, কোন পণ্যগুলো একসাথে বেশি বিক্রি হয়, তা জানা যায়। Apriori algorithm এবং Eclat algorithm অ্যাসোসিয়েশন রুল মাইনিংয়ের জন্য ব্যবহৃত হয়।
- জেনারেটিভ মডেল (Generative Models): এই মডেলগুলো নতুন ডেটা তৈরি করতে পারে যা প্রশিক্ষণ ডেটার অনুরূপ। Generative Adversarial Networks (GANs) এবং Variational Autoencoders (VAEs) জেনারেটিভ মডেলের উদাহরণ।
ক্লাস্টারিং এর বিস্তারিত আলোচনা
ক্লাস্টারিং হলো আনসুপারভাইজড লার্নিংয়ের সবচেয়ে জনপ্রিয় পদ্ধতিগুলোর মধ্যে অন্যতম। এর মাধ্যমে ডেটাকে বিভিন্ন গ্রুপে ভাগ করা হয়, যেখানে প্রতিটি গ্রুপের সদস্যরা একে অপরের সাথে মিল রাখে।
K-means ক্লাস্টারিং
K-means ক্লাস্টারিং একটি সরল এবং কার্যকরী অ্যালগরিদম। এখানে, K সংখ্যক ক্লাস্টার তৈরি করা হয় এবং প্রতিটি ডেটা পয়েন্টকে তার নিকটতম সেন্টроиডের (centroid) সাথে যুক্ত করা হয়। সেন্টরয়েড হলো ক্লাস্টারের কেন্দ্রবিন্দু। এই অ্যালগরিদমের মূল ধাপগুলো হলো: ১. K সংখ্যক সেন্টরয়েড নির্বাচন করা। ২. প্রতিটি ডেটা পয়েন্টকে তার নিকটতম সেন্টরয়েডের সাথে যুক্ত করা। ৩. প্রতিটি ক্লাস্টারের নতুন সেন্টরয়েড গণনা করা। ৪. ২ ও ৩ নম্বর ধাপগুলো পুনরাবৃত্তি করা যতক্ষণ না সেন্টরয়েডগুলোর অবস্থান স্থিতিশীল হয়।
Hierarchical ক্লাস্টারিং
Hierarchical ক্লাস্টারিং ডেটা পয়েন্টগুলোর মধ্যে একটি শ্রেণিবদ্ধ সম্পর্ক তৈরি করে। এটি দুই ধরনের হতে পারে:
- Agglomerative: প্রথমে প্রতিটি ডেটা পয়েন্টকে একটি স্বতন্ত্র ক্লাস্টার হিসেবে গণ্য করা হয়, তারপর ধীরে ধীরে সবচেয়ে কাছের ক্লাস্টারগুলোকে একত্রিত করা হয় যতক্ষণ না একটিমাত্র ক্লাস্টার অবশিষ্ট থাকে।
- Divisive: প্রথমে সমস্ত ডেটা পয়েন্টকে একটিমাত্র ক্লাস্টারে রাখা হয়, তারপর ক্রমান্বয়ে সেটিকে ছোট ছোট ক্লাস্টারে বিভক্ত করা হয়।
DBSCAN
DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) একটি ঘনত্ব-ভিত্তিক ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম। এটি ডেটা পয়েন্টগুলোর ঘনত্বের ওপর ভিত্তি করে ক্লাস্টার তৈরি করে। এই অ্যালগরিদমের মূল ধারণা হলো, একটি ক্লাস্টার হলো ডেটা পয়েন্টগুলোর একটি ঘন অঞ্চল যা কম ঘনত্বের অঞ্চল দ্বারা পৃথক।
ডাইমেনশনালিটি রিডাকশন এর বিস্তারিত আলোচনা
ডাইমেনশনালিটি রিডাকশন হলো ডেটার বৈশিষ্ট্য সংখ্যা কমানোর একটি প্রক্রিয়া। এর ফলে ডেটা প্রক্রিয়াকরণ সহজ হয় এবং মডেলের জটিলতা কমে।
Principal Component Analysis (PCA)
PCA একটি বহুল ব্যবহৃত ডাইমেনশনালিটি রিডাকশন টেকনিক। এটি ডেটার ভ্যারিয়েন্স (variance) ধরে রেখে নতুন বৈশিষ্ট্য তৈরি করে, যা প্রিন্সিপাল কম্পোনেন্ট (principal component) নামে পরিচিত। প্রথম প্রিন্সিপাল কম্পোনেন্টটি ডেটার সর্বোচ্চ ভ্যারিয়েন্স ধারণ করে, দ্বিতীয়টি দ্বিতীয় সর্বোচ্চ, এবং এভাবে চলতে থাকে।
t-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE)
t-SNE একটি শক্তিশালী ডাইমেনশনালিটি রিডাকশন টেকনিক, যা উচ্চ-মাত্রিক ডেটাকে নিম্ন-মাত্রিক স্থানে (যেমন 2D বা 3D) ভিজুয়ালাইজ করার জন্য বিশেষভাবে উপযোগী। এটি ডেটা পয়েন্টগুলোর মধ্যেকার স্থানীয় সম্পর্কগুলো সংরক্ষণে সাহায্য করে।
অ্যাসোসিয়েশন রুল মাইনিং এর বিস্তারিত আলোচনা
অ্যাসোসিয়েশন রুল মাইনিং ডেটার মধ্যে লুকানো সম্পর্ক খুঁজে বের করে। এটি সাধারণত মার্কেট বাস্কেট অ্যানালাইসিসের (market basket analysis) জন্য ব্যবহৃত হয়।
Apriori Algorithm
Apriori অ্যালগরিদম একটি জনপ্রিয় অ্যাসোসিয়েশন রুল মাইনিং অ্যালগরিদম। এটি frequent itemsets খুঁজে বের করে, অর্থাৎ যে আইটেমগুলো ডেটাতে একসাথে বেশিবার দেখা যায়। এই অ্যালগরিদমটি minimum support এবং minimum confidence নামক দুটি মেট্রিক ব্যবহার করে।
Eclat Algorithm
Eclat (Equivalence Class Transformation) অ্যালগরিদম Apriori অ্যালগরিদমের চেয়ে দ্রুত কাজ করে। এটি ডেটাকে উল্লম্বভাবে (vertically) উপস্থাপন করে এবং frequent itemsets খুঁজে বের করে।
আনসুপারভাইজড লার্নিং এর ব্যবহার
আনসুপারভাইজড লার্নিং বিভিন্ন ক্ষেত্রে ব্যবহৃত হয়, তার মধ্যে কয়েকটি নিচে উল্লেখ করা হলো:
- গ্রাহক বিভাজন (Customer Segmentation): গ্রাহকদের বৈশিষ্ট্য এবং আচরণের ওপর ভিত্তি করে বিভিন্ন গ্রুপে ভাগ করা।
- anomaly detection: ডেটার মধ্যে অস্বাভাবিক প্যাটার্ন খুঁজে বের করা, যা fraud detection বা intrusion detection-এর জন্য গুরুত্বপূর্ণ।
- recommendation system: ব্যবহারকারীর পছন্দ এবং অপছন্দ অনুযায়ী পণ্য বা পরিষেবা সুপারিশ করা।
- ইমেজ কম্প্রেশন (Image Compression): ছবির আকার কমানো এবং ডেটা সংরক্ষণ করা।
- natural language processing: টেক্সট ডেটা বিশ্লেষণ এবং বিষয়বস্তু সনাক্ত করা।
বাইনারি অপশন ট্রেডিং-এ আনসুপারভাইজড লার্নিং এর প্রয়োগ
বাইনারি অপশন ট্রেডিং-এ আনসুপারভাইজড লার্নিং অ্যালগরিদমগুলো মার্কেট ডেটার প্যাটার্ন খুঁজে বের করতে এবং ভবিষ্যতের প্রবণতা (trend) সম্পর্কে ধারণা দিতে সহায়ক হতে পারে।
- ক্লাস্টারিং ব্যবহার করে, বিভিন্ন ট্রেডিং পরিস্থিতির ওপর ভিত্তি করে মার্কেটকে বিভিন্ন গ্রুপে ভাগ করা যায়।
- ডাইমেনশনালিটি রিডাকশন টেকনিকগুলো ব্যবহার করে, অসংখ্য টেকনিক্যাল ইন্ডিকেটর (technical indicator) থেকে গুরুত্বপূর্ণ ফিচারগুলো নির্বাচন করা যায়।
- অ্যাসোসিয়েশন রুল মাইনিং অ্যালগরিদমগুলো ব্যবহার করে, কোন ইন্ডিকেটরগুলো একসাথে একটি নির্দিষ্ট ফলাফল দেয়, তা জানা যায়।
উদাহরণস্বরূপ, K-means ক্লাস্টারিং ব্যবহার করে মার্কেট পরিস্থিতিগুলোকে বুলিশ (bullish), বিয়ারিশ (bearish) এবং সাইডওয়েজ (sideways) এই তিনটি ক্লাস্টারে ভাগ করা যেতে পারে। এরপর প্রতিটি ক্লাস্টারের জন্য আলাদা ট্রেডিং কৌশল তৈরি করা যেতে পারে।
PCA ব্যবহার করে, মুভিং এভারেজ (moving average), আরএসআই (RSI), এমএসিডি (MACD) ইত্যাদি টেকনিক্যাল ইন্ডিকেটরগুলোর মধ্যে সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণগুলো নির্বাচন করা যেতে পারে, যা ট্রেডিংয়ের সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করবে।
চ্যালেঞ্জ এবং সীমাবদ্ধতা
আনসুপারভাইজড লার্নিংয়ের কিছু চ্যালেঞ্জ এবং সীমাবদ্ধতা রয়েছে:
- ডেটা interpretation: আনসুপারভাইজড লার্নিং অ্যালগরিদমগুলো যে ফলাফল দেয়, তা ব্যাখ্যা করা কঠিন হতে পারে।
- ক্লাস্টারের সংখ্যা নির্ধারণ: K-means ক্লাস্টারিংয়ের মতো অ্যালগরিদমে ক্লাস্টারের সংখ্যা (K) নির্ধারণ করা একটি কঠিন কাজ।
- noise sensitivity: কিছু অ্যালগরিদম noisy ডেটার প্রতি সংবেদনশীল হতে পারে, যা ফলাফলের গুণমান কমিয়ে দিতে পারে।
- মডেল মূল্যায়ন: supervised learning এর মতো, আনসুপারভাইজড লার্নিং মডেলের মূল্যায়ন করা কঠিন, কারণ এখানে কোনো ground truth নেই।
ভবিষ্যৎ সম্ভাবনা
আনসুপারভাইজড লার্নিংয়ের ভবিষ্যৎ সম্ভাবনা অত্যন্ত উজ্জ্বল। নতুন অ্যালগরিদম এবং টেকনিক উদ্ভাবনের মাধ্যমে এই পদ্ধতির কার্যকারিতা আরও বৃদ্ধি করা সম্ভব। ভবিষ্যতে, আনসুপারভাইজড লার্নিং আরও জটিল ডেটা বিশ্লেষণ এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণের ক্ষেত্রে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করবে।
মেশিন লার্নিং ডিপ লার্নিং ডেটা মাইনিং প্যাটার্ন রিকগনিশন K-means clustering Hierarchical clustering DBSCAN Principal Component Analysis (PCA) t-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) Apriori algorithm Eclat algorithm Generative Adversarial Networks (GANs) Variational Autoencoders (VAEs) টেকনিক্যাল অ্যানালাইসিস ভলিউম অ্যানালাইসিস মুভিং এভারেজ আরএসআই এমএসিডি বুলিশ মার্কেট বিয়ারিশ মার্কেট সাইডওয়েজ মার্কেট anomaly detection recommendation system ইমেজ কম্প্রেশন natural language processing
আরও জানতে
- scikit-learn: [1](https://scikit-learn.org/stable/)
- TensorFlow: [2](https://www.tensorflow.org/)
- PyTorch: [3](https://pytorch.org/)
Category:আনসুপারভাইজড লার্নিং
এখনই ট্রেডিং শুরু করুন
IQ Option-এ নিবন্ধন করুন (সর্বনিম্ন ডিপোজিট $10) Pocket Option-এ অ্যাকাউন্ট খুলুন (সর্বনিম্ন ডিপোজিট $5)
আমাদের সম্প্রদায়ে যোগ দিন
আমাদের টেলিগ্রাম চ্যানেলে যোগ দিন @strategybin এবং পান: ✓ দৈনিক ট্রেডিং সংকেত ✓ একচেটিয়া কৌশলগত বিশ্লেষণ ✓ বাজারের প্রবণতা সম্পর্কে বিজ্ঞপ্তি ✓ নতুনদের জন্য শিক্ষামূলক উপকরণ
