মেশিন লার্নিংয়ের প্রয়োগ
মেশিন লার্নিং এর প্রয়োগ
ভূমিকা
মেশিন লার্নিং (ML) বর্তমানে প্রযুক্তি বিশ্বে একটি অত্যন্ত আলোচিত বিষয়। এটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (Artificial Intelligence) একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ, যেখানে কম্পিউটার সিস্টেমকে স্পষ্টভাবে প্রোগ্রামিং না করে ডেটা থেকে শিখতে এবং অভিজ্ঞতা থেকে নিজেদের উন্নত করতে সক্ষম করা হয়। এই প্রযুক্তি বিভিন্ন শিল্প এবং ব্যবসায়িক ক্ষেত্রে বিপ্লব ঘটাতে শুরু করেছে। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এর ধারণা এবং এর প্রয়োগ ক্ষেত্রগুলি ক্রমশ বাড়ছে।
মেশিন লার্নিং কি?
মেশিন লার্নিং হলো এমন একটি প্রক্রিয়া, যেখানে অ্যালগরিদম ব্যবহার করে কম্পিউটার ডেটা বিশ্লেষণ করে প্যাটার্ন খুঁজে বের করে এবং সেই অনুযায়ী ভবিষ্যৎ সম্পর্কে ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে। এটি মূলত পরিসংখ্যান, কম্পিউটার বিজ্ঞান এবং অপটিমাইজেশনের সমন্বিত রূপ।
মেশিন লার্নিং এর প্রকারভেদ:
- তত্ত্বাবধানে শিক্ষা (Supervised Learning): এই পদ্ধতিতে, অ্যালগরিদমকে ইনপুট ডেটা এবং কাঙ্ক্ষিত আউটপুট দেওয়া হয়, যার মাধ্যমে এটি ইনপুট থেকে আউটপুট ম্যাপিং শিখতে পারে। পর্যবেক্ষণমূলক শিক্ষা এর একটি উদাহরণ হল স্প্যাম ফিল্টার, যেখানে ইমেলকে স্প্যাম বা নন-স্প্যাম হিসাবে চিহ্নিত করা হয়।
- তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষা (Unsupervised Learning): এই পদ্ধতিতে, অ্যালগরিদমকে শুধুমাত্র ইনপুট ডেটা দেওয়া হয়, এবং এটি ডেটার মধ্যে লুকানো প্যাটার্ন এবং সম্পর্ক খুঁজে বের করে। ক্লাস্টারিং এবং ডাইমেনশনালিটি রিডাকশন এই ধরনের শিক্ষার উদাহরণ।
- রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং (Reinforcement Learning): এই পদ্ধতিতে, অ্যালগরিদম একটি পরিবেশে কাজ করে এবং পুরস্কার বা শাস্তির মাধ্যমে শেখে। এটি সাধারণত রোবোটিক্স এবং গেম খেলার ক্ষেত্রে ব্যবহৃত হয়। গভীর reinforcement শিক্ষা বর্তমানে খুব জনপ্রিয়।
বাইনারি অপশন ট্রেডিং-এ মেশিন লার্নিং এর প্রয়োগ
বাইনারি অপশন ট্রেডিং একটি আর্থিক বিনিয়োগ পদ্ধতি, যেখানে বিনিয়োগকারীরা একটি নির্দিষ্ট সময়ের মধ্যে একটি সম্পদের মূল্য বৃদ্ধি পাবে নাকি হ্রাস পাবে তা অনুমান করে। এখানে মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি ঐতিহাসিক ডেটা বিশ্লেষণ করে ট্রেডিংয়ের সুযোগগুলি সনাক্ত করতে এবং স্বয়ংক্রিয়ভাবে ট্রেড করতে সাহায্য করতে পারে।
১. ডেটা সংগ্রহ ও প্রস্তুতি: বাইনারি অপশন ট্রেডিংয়ের জন্য মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি করতে প্রচুর পরিমাণে ডেটা প্রয়োজন। এই ডেটা বিভিন্ন উৎস থেকে সংগ্রহ করা যেতে পারে, যেমন:
- ঐতিহাসিক মূল্য ডেটা: বিভিন্ন সম্পদের (যেমন স্টক, মুদ্রা, কমোডিটি) ঐতিহাসিক মূল্য ডেটা সংগ্রহ করা হয়। সময় সিরিজ বিশ্লেষণ এই ক্ষেত্রে গুরুত্বপূর্ণ।
- প্রযুক্তিগত সূচক: মুভিং এভারেজ, আরএসআই, এমএসিডি, বলিঙ্গার ব্যান্ড ইত্যাদি প্রযুক্তিগত সূচকগুলি গণনা করা হয়।
- অর্থনৈতিক ক্যালেন্ডার: বিভিন্ন অর্থনৈতিক ইভেন্ট, যেমন সুদের হার ঘোষণা, জিডিপি ডেটা, বেকারত্বের হার ইত্যাদি সংগ্রহ করা হয়।
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
