T-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE)

টি-ডিস্ট্রিবিউটেড স্টোকাস্টিক নেইবার এম্বেডিং (t-SNE)

টি-ডিস্ট্রিবিউটেড স্টোকাস্টিক নেইবার এম্বেডিং (t-SNE) হলো একটি ডাইমেনশনালিটি রিডাকশন কৌশল। এটি মূলত উচ্চ-মাত্রিক ডেটাকে নিম্ন-মাত্রিক স্থানে (সাধারণত ২ডি বা ৩ডি) এমনভাবে উপস্থাপন করে যাতে ডেটা পয়েন্টগুলোর মধ্যেকার স্থানীয় সম্পর্কগুলো বজায় থাকে। এর উদ্ভাবক হলেন লরেন ভ্যান ডার মাস্টেন এবং জেফ্রি হিন্টন, এবং এটি ২০০৮ সালে প্রথম প্রকাশিত হয়েছিল।

t-SNE এর মূল ধারণা

t-SNE এর মূল ধারণা হলো উচ্চ-মাত্রিক স্থানে ডেটা পয়েন্টগুলোর মধ্যেকার সাদৃশ্য (similarity) নিম্ন-মাত্রিক স্থানেও বজায় রাখা। এটি দুটি প্রধান ধাপে কাজ করে:

১. উচ্চ-মাত্রিক স্থানে সাদৃশ্য পরিমাপ: t-SNE প্রথমে উচ্চ-মাত্রিক স্থানে প্রতিটি ডেটা পয়েন্টের সাথে অন্যান্য ডেটা পয়েন্টের সাদৃশ্য পরিমাপ করে। এই সাদৃশ্য পরিমাপের জন্য সাধারণত গাউসিয়ান কার্নেল ব্যবহার করা হয়। প্রতিটি পয়েন্টের জন্য, একটি প্রোবাবিলিটি ডিস্ট্রিবিউশন তৈরি করা হয়, যা নির্দেশ করে অন্য একটি পয়েন্ট তার প্রতিবেশী হওয়ার সম্ভাবনা কতটুকু।

২. নিম্ন-মাত্রিক স্থানে ম্যাপিং এবং অপটিমাইজেশন: এরপর, t-SNE ডেটা পয়েন্টগুলোকে নিম্ন-মাত্রিক স্থানে ম্যাপ করে এবং একটি কস্ট ফাংশন (Kullback-Leibler divergence) ব্যবহার করে অপটিমাইজ করে। এই কস্ট ফাংশনটি উচ্চ-মাত্রিক স্থানে এবং নিম্ন-মাত্রিক স্থানে সাদৃশ্য ডিস্ট্রিবিউশনের মধ্যে পার্থক্য পরিমাপ করে। অপটিমাইজেশনের লক্ষ্য হলো এই পার্থক্যকে সর্বনিম্ন করা, যাতে নিম্ন-মাত্রিক স্থানে ডেটা পয়েন্টগুলোর মধ্যেকার সম্পর্ক উচ্চ-মাত্রিক স্থানের মতোই থাকে। এক্ষেত্রে, টি-ডিস্ট্রিবিউশন ব্যবহার করা হয়, যা দূরবর্তী পয়েন্টগুলোর মধ্যে আকর্ষণ কমিয়ে দেয় এবং স্থানীয় ক্লাস্টারগুলোকে আরও ভালোভাবে আলাদা করতে সাহায্য করে।

t-SNE কিভাবে কাজ করে?

t-SNE অ্যালগরিদমের কর্মপদ্ধতি কয়েকটি ধাপে বিভক্ত:

১. প্রোবাবিলিটি ডিস্ট্রিবিউশন তৈরি: উচ্চ-মাত্রিক স্থানে প্রতিটি ডেটা পয়েন্ট xi এর জন্য, একটি প্রোবাবিলিটি প(j|i) গণনা করা হয়, যা xi এর সাপেক্ষে xj এর প্রতিবেশী হওয়ার সম্ভাবনা নির্দেশ করে। এটি গাউসিয়ান কার্নেলের মাধ্যমে করা হয়:

  p(j|i) = exp(-||xi - xj||^2 / 2σi^2) / Σk≠i exp(-||xi - xk||^2 / 2σi^2)

  এখানে, σi হলো xi এর আশেপাশে স্থানীয় প্রতিবেশীদের পরিধি নির্ধারণ করে।

২. পারপ্লেক্সিটি (Perplexity) নির্ধারণ: পারপ্লেক্সিটি একটি গুরুত্বপূর্ণ প্যারামিটার যা স্থানীয় প্রতিবেশীর আকার নিয়ন্ত্রণ করে। এটি মূলত ডেটা পয়েন্টের কার্যকর সংখ্যক প্রতিবেশী নির্দেশ করে। t-SNE স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্রতিটি পয়েন্টের জন্য σi মানটি এমনভাবে নির্বাচন করে যাতে পারপ্লেক্সিটি একটি নির্দিষ্ট মানে (সাধারণত ৫ থেকে ৫০ এর মধ্যে) থাকে।

৩. নিম্ন-মাত্রিক স্থানে ম্যাপিং: উচ্চ-মাত্রিক ডেটা পয়েন্টগুলোকে নিম্ন-মাত্রিক স্থানে (yd) ম্যাপ করা হয়।

৪. কস্ট ফাংশন অপটিমাইজেশন: নিম্ন-মাত্রিক স্থানে ডেটা পয়েন্টগুলোর মধ্যে সাদৃশ্য (qij) টি-ডিস্ট্রিবিউশন ব্যবহার করে গণনা করা হয়:

  qij = (1 + ||ydi - ydj||^2)^-1 / Σk≠l (1 + ||ydk - ydl||^2)^-1

  Kullback-Leibler divergence (KL divergence) ব্যবহার করে উচ্চ-মাত্রিক এবং নিম্ন-মাত্রিক স্থানের সাদৃশ্য ডিস্ট্রিবিউশনের মধ্যে পার্থক্য পরিমাপ করা হয়। KL divergence কমানোর জন্য গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট (gradient descent) ব্যবহার করে নিম্ন-মাত্রিক স্থানে ডেটা পয়েন্টগুলোর অবস্থান অপটিমাইজ করা হয়।

t-SNE এর সুবিধা

উচ্চ-মাত্রিক ডেটার ভিজুয়ালাইজেশন: t-SNE উচ্চ-মাত্রিক ডেটাকে ২ডি বা ৩ডি তে রূপান্তর করে ডেটার গঠন এবং ক্লাস্টারগুলো বুঝতে সাহায্য করে।
স্থানীয় সম্পর্ক সংরক্ষণ: এটি ডেটা পয়েন্টগুলোর মধ্যে স্থানীয় সম্পর্কগুলো ভালোভাবে বজায় রাখে, যা ডেটার অন্তর্নিহিত কাঠামো বুঝতে সহায়ক।
নন-লিনিয়ার ডাইমেনশনালিটি রিডাকশন: t-SNE একটি নন-লিনিয়ার কৌশল, যা জটিল ডেটা স্ট্রাকচারগুলোকে ভালোভাবে ক্যাপচার করতে পারে।

t-SNE এর অসুবিধা

গণনামূলক জটিলতা: t-SNE একটি গণনামূলকভাবে জটিল অ্যালগরিদম, বিশেষ করে বড় ডেটাসেটের জন্য।
প্যারামিটার সংবেদনশীলতা: পারপ্লেক্সিটি এবং লার্নিং রেটের মতো প্যারামিটারগুলোর মান ফলাফলের উপর significant প্রভাব ফেলতে পারে।
গ্লোবাল স্ট্রাকচার বিকৃতি: t-SNE স্থানীয় সম্পর্ক সংরক্ষণে বেশি মনোযোগ দেওয়ায় গ্লোবাল স্ট্রাকচার কিছুটা বিকৃত হতে পারে।
স্টোকাস্টিক প্রকৃতি: t-SNE একটি স্টোকাস্টিক অ্যালগরিদম, তাই বিভিন্ন রান-এ সামান্য ভিন্ন ফলাফল আসতে পারে।

t-SNE এর ব্যবহার

t-SNE বিভিন্ন ক্ষেত্রে ব্যবহৃত হয়, তার মধ্যে কয়েকটি নিচে উল্লেখ করা হলো:

ডেটা ভিজুয়ালাইজেশন: উচ্চ-মাত্রিক ডেটাকে ভিজুয়ালাইজ করার জন্য এটি বহুল ব্যবহৃত।
ক্লাস্টার বিশ্লেষণ: ডেটার মধ্যে ক্লাস্টারগুলো সনাক্ত করতে সাহায্য করে।
বৈশিষ্ট্য নির্বাচন: গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্যগুলো নির্বাচন করতে সহায়ক।
বায়োইনফরমেটিক্স: জিন এক্সপ্রেশন ডেটা এবং প্রোটিন ডেটা বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহৃত হয়।
কম্পিউটার ভিশন: ইমেজ ডেটার ভিজুয়ালাইজেশন এবং শ্রেণীবিভাজনের জন্য ব্যবহৃত হয়।
প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ: টেক্সট ডেটার ভিজুয়ালাইজেশন এবং মডেলিং-এর জন্য ব্যবহৃত হয়।
ফাইন্যান্স: স্টক মার্কেট ডেটা এবং ঝুঁকি বিশ্লেষণ এর জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।

t-SNE এবং অন্যান্য ডাইমেনশনালিটি রিডাকশন কৌশল

t-SNE এর সাথে অন্যান্য ডাইমেনশনালিটি রিডাকশন কৌশলগুলোর তুলনা নিচে দেওয়া হলো:

Principal Component Analysis (PCA): PCA একটি লিনিয়ার কৌশল, যা ডেটার ভ্যারিয়েন্স সর্বাধিক করে নতুন বৈশিষ্ট্য তৈরি করে। t-SNE নন-লিনিয়ার হওয়ায় জটিল ডেটা স্ট্রাকচারের জন্য এটি বেশি উপযোগী।
Multidimensional Scaling (MDS): MDS ডেটা পয়েন্টগুলোর মধ্যেকার দূরত্ব বজায় রাখার চেষ্টা করে। t-SNE স্থানীয় সাদৃশ্য বজায় রাখতে বেশি মনোযোগ দেয়।
Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP): UMAP একটি সাম্প্রতিক কৌশল, যা t-SNE এর চেয়ে দ্রুত এবং গ্লোবাল স্ট্রাকচার ভালোভাবে সংরক্ষণ করতে পারে।

ডাইমেনশনালিটি রিডাকশন কৌশলগুলোর তুলনা
কৌশল	লিনিয়ার/নন-লিনিয়ার	স্থানীয় সম্পর্ক সংরক্ষণ	গ্লোবাল স্ট্রাকচার সংরক্ষণ	গণনার জটিলতা
PCA	লিনিয়ার	কম	মাঝারি	কম
MDS	নন-লিনিয়ার	মাঝারি	মাঝারি	মাঝারি
t-SNE	নন-লিনিয়ার	বেশি	কম	বেশি
UMAP	নন-লিনিয়ার	বেশি	বেশি	মাঝারি

t-SNE এর প্যারামিটার এবং টিউনিং

t-SNE এর কার্যকারিতা প্যারামিটারগুলোর মানের উপর নির্ভরশীল। কিছু গুরুত্বপূর্ণ প্যারামিটার নিচে উল্লেখ করা হলো:

Perplexity: এটি সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ প্যারামিটার। সাধারণত ৫ থেকে ৫০ এর মধ্যে একটি মান নির্বাচন করা হয়। উচ্চ পারপ্লেক্সিটি গ্লোবাল স্ট্রাকচারকে বেশি গুরুত্ব দেয়, যেখানে নিম্ন পারপ্লেক্সিটি স্থানীয় সম্পর্ককে বেশি গুরুত্ব দেয়।
Learning Rate: এটি অপটিমাইজেশন প্রক্রিয়ার গতি নিয়ন্ত্রণ করে। খুব বেশি লার্নিং রেট অপটিমাইজেশনকে অস্থির করে তুলতে পারে, যেখানে খুব কম লার্নিং রেট অপটিমাইজেশনকে ধীর করে দিতে পারে।
Number of Iterations: অপটিমাইজেশন কতবার পুনরাবৃত্তি হবে তা নির্ধারণ করে। বেশি সংখ্যক ইটারেশন সাধারণত ভালো ফলাফল দেয়, তবে এটি গণনার সময় বাড়িয়ে দেয়।
Initialization: ডেটা পয়েন্টগুলোর প্রাথমিক অবস্থান অপটিমাইজেশনের ফলাফলের উপর প্রভাব ফেলতে পারে।

প্যারামিটার টিউনিং-এর জন্য গ্রিড সার্চ (grid search) বা র‍্যান্ডম সার্চ (random search) ব্যবহার করা যেতে পারে।

বাইনারি অপশন ট্রেডিং-এ t-SNE এর প্রয়োগ

বাইনারি অপশন ট্রেডিং-এ t-SNE ব্যবহার করে ঐতিহাসিক ডেটা বিশ্লেষণ করা যেতে পারে। বিভিন্ন টেকনিক্যাল ইন্ডিকেটর (যেমন মুভিং এভারেজ, আরএসআই, এমএসিডি) এবং ভলিউম ডেটা ব্যবহার করে একটি উচ্চ-মাত্রিক ডেটাসেট তৈরি করা যেতে পারে। তারপর t-SNE ব্যবহার করে এই ডেটাসেটকে ২ডি বা ৩ডি তে ভিজুয়ালাইজ করা যেতে পারে। এর মাধ্যমে ট্রেডাররা বাজারের প্যাটার্ন, ট্রেন্ড এবং সম্ভাব্য ট্রেডিং সুযোগগুলো সনাক্ত করতে পারে।

উদাহরণস্বরূপ, t-SNE ব্যবহার করে বিভিন্ন স্টক বা কারেন্সি পেয়ারের মধ্যেকার সম্পর্ক বিশ্লেষণ করা যেতে পারে। এটি ট্রেডারদের পোর্টফোলিও ডাইভারসিফিকেশন এবং ঝুঁকি ব্যবস্থাপনায় সাহায্য করতে পারে। এছাড়াও, t-SNE অ্যালগরিদমের মাধ্যমে ক্যান্ডেলস্টিক প্যাটার্ন গুলোকে ভিজুয়ালাইজ করে ভবিষ্যৎ দামের গতিবিধি সম্পর্কে ধারণা পাওয়া যেতে পারে।

উপসংহার

t-SNE একটি শক্তিশালী ডাইমেনশনালিটি রিডাকশন কৌশল, যা উচ্চ-মাত্রিক ডেটার ভিজুয়ালাইজেশন এবং বিশ্লেষণের জন্য অত্যন্ত উপযোগী। যদিও এটি গণনামূলকভাবে জটিল এবং প্যারামিটার সংবেদনশীল, তবুও এর সুবিধাগুলো এটিকে বিভিন্ন ক্ষেত্রে, বিশেষ করে ডেটা বিজ্ঞান, মেশিন লার্নিং এবং ফিনান্সিয়াল মডেলিং-এ একটি মূল্যবান হাতিয়ার করে তুলেছে। বাইনারি অপশন ট্রেডিং-এর ক্ষেত্রে, t-SNE ট্রেডারদের বাজারের জটিলতা বুঝতে এবং আরও সচেতন সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করতে পারে।

সময় সিরিজ বিশ্লেষণ প্যাটার্ন রিকগনিশন ডেটা মাইনিং মেশিন লার্নিং ডাইমেনশনালিটি রিডাকশন গাউসিয়ান কার্নেল গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট ক্লাস্টার বিশ্লেষণ বায়োইনফরমেটিক্স কম্পিউটার ভিশন প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ স্টক মার্কেট ঝুঁকি বিশ্লেষণ টেকনিক্যাল বিশ্লেষণ ভলিউম বিশ্লেষণ মুভিং এভারেজ আরএসআই এমএসিডি ক্যান্ডেলস্টিক প্যাটার্ন ফিনান্সিয়াল মডেলিং পোর্টফোলিও ডাইভারসিফিকেশন সময় সিরিজ বিশ্লেষণ

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