पर्यवेक्षित शिक्षण
पर्यवेक्षित शिक्षण
पर्यवेक्षित शिक्षण मशीन लर्निंग का एक महत्वपूर्ण उपक्षेत्र है जो कंप्यूटरों को डेटा से सीखने और भविष्यवाणियां करने की क्षमता प्रदान करता है। यह विशेष रूप से बाइनरी ऑप्शन ट्रेडिंग के क्षेत्र में महत्वपूर्ण है, जहां सटीक भविष्यवाणी लाभ उत्पन्न करने की कुंजी है। पर्यवेक्षित शिक्षण में, एल्गोरिदम को "लेबल" किए गए डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाता है, जिसका अर्थ है कि प्रत्येक इनपुट डेटा पॉइंट के लिए अपेक्षित आउटपुट ज्ञात है। यह एल्गोरिदम को इनपुट और आउटपुट के बीच संबंध सीखने और नए, अनदेखे डेटा पर सटीक भविष्यवाणियां करने में सक्षम बनाता है।
पर्यवेक्षित शिक्षण की मूलभूत अवधारणाएँ
पर्यवेक्षित शिक्षण की प्रक्रिया में कई प्रमुख चरण शामिल हैं:
1. डेटा संग्रह': प्रशिक्षण के लिए प्रासंगिक डेटा एकत्र करना। तकनीकी विश्लेषण के लिए डेटा में ऐतिहासिक मूल्य डेटा, ट्रेडिंग वॉल्यूम, और अन्य वित्तीय संकेतक शामिल हो सकते हैं। 2. डेटा प्रीप्रोसेसिंग': डेटा को साफ करना, रूपांतरित करना और प्रारूपित करना ताकि यह मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के लिए उपयुक्त हो। इसमें गुम मानों को संभालना, डेटा को सामान्य बनाना और सुविधा इंजीनियरिंग शामिल हो सकती है। 3. मॉडल चयन': समस्या के लिए सबसे उपयुक्त मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का चयन करना। रैखिक प्रतिगमन, लॉजिस्टिक प्रतिगमन, निर्णय वृक्ष, रैंडम फॉरेस्ट, और सपोर्ट वेक्टर मशीन कुछ सामान्य एल्गोरिदम हैं। 4. मॉडल प्रशिक्षण': लेबल किए गए डेटासेट का उपयोग करके चयनित एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करना। एल्गोरिदम डेटा से सीखता है और इनपुट और आउटपुट के बीच संबंध स्थापित करता है। 5. मॉडल मूल्यांकन': परीक्षण डेटासेट पर प्रशिक्षित मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन करना। यह मॉडल की सटीकता, परिशुद्धता, रिकॉल और अन्य मेट्रिक्स को मापने में मदद करता है। 6. मॉडल ट्यूनिंग': मॉडल के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए हाइपरपैरामीटर को समायोजित करना।
पर्यवेक्षित शिक्षण के प्रकार
पर्यवेक्षित शिक्षण को दो मुख्य प्रकारों में वर्गीकृत किया जा सकता है:
- वर्गीकरण': इस प्रकार में, एल्गोरिदम को डेटा पॉइंट को पूर्वनिर्धारित श्रेणियों में वर्गीकृत करना सिखाया जाता है। बाइनरी ऑप्शन ट्रेडिंग में, इसका उपयोग यह भविष्यवाणी करने के लिए किया जा सकता है कि किसी संपत्ति की कीमत बढ़ेगी या घटेगी (एक "कॉल" या "पुट" विकल्प)। उदाहरण के लिए, मूविंग एवरेज क्रॉसओवर रणनीति का उपयोग करके, एल्गोरिदम को यह वर्गीकृत करने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है कि कब एक कॉल विकल्प खरीदना है और कब एक पुट विकल्प खरीदना है।
- प्रतिगमन': इस प्रकार में, एल्गोरिदम को एक सतत मान की भविष्यवाणी करना सिखाया जाता है। बाइनरी ऑप्शन ट्रेडिंग में, इसका उपयोग जोखिम प्रबंधन के लिए संभावित लाभ या हानि की भविष्यवाणी करने के लिए किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, बोलिंगर बैंड का उपयोग करके, एल्गोरिदम को संभावित मूल्य सीमा की भविष्यवाणी करने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है।
बाइनरी ऑप्शन ट्रेडिंग में पर्यवेक्षित शिक्षण का अनुप्रयोग
पर्यवेक्षित शिक्षण का उपयोग बाइनरी ऑप्शन ट्रेडिंग में कई तरह से किया जा सकता है:
- मूल्य भविष्यवाणी': ऐतिहासिक डेटा का उपयोग करके भविष्य के मूल्य आंदोलनों की भविष्यवाणी करना। आरएसआई (रिलेटिव स्ट्रेंथ इंडेक्स), एमएसीडी (मूविंग एवरेज कन्वर्जेंस डाइवर्जेंस), और फिबोनाची रिट्रेसमेंट जैसे तकनीकी संकेतकों का उपयोग इनपुट सुविधाओं के रूप में किया जा सकता है।
- जोखिम मूल्यांकन': प्रत्येक ट्रेड के जोखिम का आकलन करना। वोलाटिलिटी और ट्रेडिंग वॉल्यूम जैसे कारकों का उपयोग जोखिम स्कोर की भविष्यवाणी करने के लिए किया जा सकता है।
- ट्रेडिंग रणनीति अनुकूलन': मौजूदा ट्रेडिंग रणनीतियों को अनुकूलित करना या नई रणनीतियों को विकसित करना। जेनेटिक एल्गोरिदम और न्यूरल नेटवर्क का उपयोग रणनीति के मापदंडों को अनुकूलित करने के लिए किया जा सकता है।
- धोखाधड़ी का पता लगाना': संदिग्ध ट्रेडिंग गतिविधियों की पहचान करना। असामान्य ट्रेडिंग पैटर्न का पता लगाने के लिए पर्यवेक्षित शिक्षण एल्गोरिदम का उपयोग किया जा सकता है।
सामान्य पर्यवेक्षित शिक्षण एल्गोरिदम
- रैखिक प्रतिगमन': एक सतत आउटपुट चर की भविष्यवाणी करने के लिए उपयोग किया जाता है। यह सरल और व्याख्या करने में आसान है, लेकिन जटिल डेटासेट के लिए उपयुक्त नहीं हो सकता है।
- लॉजिस्टिक प्रतिगमन': एक द्विआधारी आउटपुट चर की भविष्यवाणी करने के लिए उपयोग किया जाता है। यह बाइनरी ऑप्शन में कॉल/पुट विकल्पों की भविष्यवाणी के लिए उपयुक्त है।
- निर्णय वृक्ष': डेटा को विभिन्न विशेषताओं के आधार पर विभाजित करके भविष्यवाणियां करता है। यह समझने और व्याख्या करने में आसान है, लेकिन ओवरफिटिंग के लिए प्रवण हो सकता है।
- रैंडम फॉरेस्ट': कई निर्णय वृक्षों का एक समूह है जो एक साथ भविष्यवाणियां करते हैं। यह अधिक सटीक और ओवरफिटिंग के लिए कम प्रवण है।
- सपोर्ट वेक्टर मशीन (एसवीएम)': डेटा को उच्च-आयामी स्थान में मैप करके डेटा पॉइंट के बीच सबसे अच्छा विभाजन खोजने की कोशिश करता है। यह जटिल डेटासेट के लिए प्रभावी है, लेकिन प्रशिक्षण में महंगा हो सकता है।
- न्यूरल नेटवर्क': मानव मस्तिष्क की संरचना से प्रेरित, न्यूरल नेटवर्क जटिल पैटर्न सीखने में सक्षम हैं। डीप लर्निंग पर्यवेक्षित शिक्षण का एक उन्नत रूप है जो कई परतों वाले न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करता है। बैकप्रोपैगेशन एल्गोरिदम का उपयोग न्यूरल नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए किया जाता है।
डेटा प्रीप्रोसेसिंग तकनीकें
- सामान्यीकरण': डेटा को एक विशिष्ट सीमा में स्केल करना। यह एल्गोरिदम को बेहतर ढंग से सीखने में मदद करता है। मिन-मैक्स स्केलिंग और मानकीकरण सामान्य सामान्यीकरण तकनीकें हैं।
- सुविधा चयन': सबसे प्रासंगिक विशेषताओं का चयन करना। यह मॉडल की सटीकता और दक्षता में सुधार करता है। फीचर इम्पोर्टेंस और सहसंबंध विश्लेषण सुविधा चयन के लिए उपयोगी तकनीकें हैं।
- फीचर इंजीनियरिंग': मौजूदा विशेषताओं से नई सुविधाएँ बनाना। यह मॉडल के लिए अधिक जानकारी प्रदान करता है। पॉलीनोमियल सुविधाएँ और इंटरैक्शन सुविधाएँ फीचर इंजीनियरिंग के उदाहरण हैं।
- गुम मानों को संभालना': गुम मानों को हटाने या अनुमानित मानों से बदलने की आवश्यकता होती है। माध्य मान प्रतिस्थापन और बहु प्रतिस्थापन सामान्य तकनीकें हैं।
मॉडल मूल्यांकन मेट्रिक्स
- सटीकता': सही भविष्यवाणियों का अनुपात।
- परिशुद्धता': सकारात्मक पूर्वानुमानों में से कितने सही थे।
- रिकॉल': सभी वास्तविक सकारात्मक मामलों में से कितने सही ढंग से पहचाने गए।
- एफ1-स्कोर': परिशुद्धता और रिकॉल का हार्मोनिक माध्य।
- आर-वर्ग': प्रतिगमन मॉडल में, यह बताता है कि मॉडल कितना भिन्नता समझाता है।
- आरएमएसई (रूट मीन स्क्वेयर्ड एरर)': प्रतिगमन मॉडल में, यह वास्तविक और अनुमानित मूल्यों के बीच औसत अंतर को मापता है।
उन्नत तकनीकें
- एन्सेम्बल लर्निंग': कई मॉडल को मिलाकर बेहतर प्रदर्शन प्राप्त करना। बूस्टिंग और बैगिंग एन्सेम्बल लर्निंग तकनीकें हैं।
- क्रॉस-वैलिडेशन': डेटा को कई गुना में विभाजित करके मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन करना। यह मॉडल के सामान्यीकरण क्षमता का बेहतर अनुमान प्रदान करता है।
- हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग': मॉडल के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए हाइपरपैरामीटर को समायोजित करना। ग्रिड सर्च और रैंडम सर्च हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग तकनीकें हैं।
- नियमितीकरण': ओवरफिटिंग को रोकने के लिए मॉडल में दंड जोड़ना। एल1 नियमितीकरण और एल2 नियमितीकरण सामान्य नियमितीकरण तकनीकें हैं।
निष्कर्ष
पर्यवेक्षित शिक्षण बाइनरी ऑप्शन ट्रेडिंग के लिए एक शक्तिशाली उपकरण है। सही एल्गोरिदम, डेटा प्रीप्रोसेसिंग तकनीकों और मूल्यांकन मेट्रिक्स का उपयोग करके, व्यापारी सटीक भविष्यवाणियां कर सकते हैं और लाभ उत्पन्न कर सकते हैं। जोखिम प्रबंधन और पूंजी आवंटन के सिद्धांतों के साथ पर्यवेक्षित शिक्षण का संयोजन, एक सफल ट्रेडिंग रणनीति का आधार बन सकता है। शॉर्ट टर्म ट्रेडिंग, लॉन्ग टर्म इन्वेस्टमेंट, डे ट्रेडिंग, स्विंग ट्रेडिंग, स्केलिंग, आर्बिट्राज, हेजिंग, पोर्टफोलियो ऑप्टिमाइजेशन जैसे विषयों में भी पर्यवेक्षित शिक्षण का उपयोग किया जा सकता है। टेक्निकल इंडिकेटर्स, फंडामेंटल एनालिसिस, कैंडलस्टिक पैटर्न, चार्ट पैटर्न, मार्केट सेंटिमेंट, इकोनॉमिक कैलेन्डर और न्यूज ट्रेडिंग जैसे कारकों को भी पर्यवेक्षित शिक्षण मॉडल में शामिल किया जा सकता है।
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