নিউরাল নেটওয়ার্ক সংজ্ঞা

নিউরাল নেটওয়ার্ক কী?

নিউরাল নেটওয়ার্ক হ'ল অ্যালগরিদমগুলির একটি সিরিজ যা মানুষের মস্তিষ্কের সঞ্চালনের উপায়কে নকল করে এমন একটি প্রক্রিয়ার মাধ্যমে ডেটা সংকলনে অন্তর্নিহিত সম্পর্কগুলি সনাক্ত করার চেষ্টা করে। এই অর্থে, নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি জৈব বা কৃত্রিম প্রকৃতির নিউরনের সিস্টেমগুলি বোঝায়। নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি ইনপুট পরিবর্তনের সাথে খাপ খাইয়ে নিতে পারে; সুতরাং আউটপুট মানদণ্ডের পুনরায় নকশার প্রয়োজন ছাড়াই নেটওয়ার্ক সর্বোত্তম সম্ভাব্য ফলাফল উত্পন্ন করে। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার মূল রয়েছে নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির ধারণাটি দ্রুত ব্যবসায়ের ব্যবস্থার বিকাশে জনপ্রিয়তা অর্জন করছে।

নিউরাল নেটওয়ার্কের বুনিয়াদি

নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি, ফিনান্সের জগতে সময়-সিরিজ পূর্বাভাস, অ্যালগরিদমিক বাণিজ্য, সিকিওরিটির শ্রেণিবিন্যাস, creditণ ঝুঁকি মডেলিং এবং মালিকানা সূচক এবং মূল্য ডেরাইভেটিভস নির্মাণের মতো প্রক্রিয়া বিকাশে সহায়তা করে।

একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক মানুষের মস্তিষ্কের নিউরাল নেটওয়ার্কের অনুরূপ কাজ করে। নিউরোন নেটওয়ার্কের একটি "নিউরন" একটি গাণিতিক ফাংশন যা নির্দিষ্ট আর্কিটেকচার অনুসারে তথ্য সংগ্রহ এবং শ্রেণিবদ্ধ করে। নেটওয়ার্কটি কার্ভ ফিটিং এবং রিগ্রেশন বিশ্লেষণের মতো পরিসংখ্যানগত পদ্ধতির সাথে দৃ strong় সাদৃশ্য রাখে।

একটি নিউরাল নেটওয়ার্কে আন্তঃসংযুক্ত নোডের স্তর রয়েছে। প্রতিটি নোড একটি অনুধাবনকারী এবং একাধিক লিনিয়ার রিগ্রেশন এর সমান। পারসেপ্ট্রন একাধিক লিনিয়ার রিগ্রেশন দ্বারা উত্পাদিত সিগন্যালকে অ্যাক্টিভেশন ফাংশনে ফিড দেয় যা ননলাইনার হতে পারে।

একটি বহু-স্তরযুক্ত পার্সেপ্ট্রন (এমএলপি) এ পারসেপ্ট্রনগুলি আন্তঃসংযুক্ত স্তরগুলিতে সাজানো হয়। ইনপুট স্তর ইনপুট নিদর্শন সংগ্রহ করে। আউটপুট স্তরের শ্রেণিবিন্যাস বা আউটপুট সংকেত রয়েছে যাতে ইনপুট নিদর্শনগুলি ম্যাপ করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, নিদর্শনগুলি কোনও সুরক্ষা সম্পর্কে প্রযুক্তিগত সূচকগুলির জন্য পরিমাণগুলির একটি তালিকা তৈরি করতে পারে; সম্ভাব্য আউটপুটগুলি "কেনা", "হোল্ড" বা "বিক্রয়" হতে পারে।

নিউরাল নেটওয়ার্কের ত্রুটির মার্জিনটি হ্রাস না হওয়া পর্যন্ত লুকানো স্তরগুলি ইনপুট ওজনকে সূক্ষ্ম-সুর দেয় une অনুমান করা হয় যে লুকানো স্তরগুলি ইনপুট ডেটাতে আউটপুট সম্পর্কিত ভবিষ্যদ্বাণীক শক্তি রয়েছে মূল বৈশিষ্ট্যগুলি বহির্মুখী করে তোলে। এটি বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশনকে বর্ণনা করে যা পরিসংখ্যানগত কৌশলগুলির সাথে মূল উপকরণ বিশ্লেষণের মতো একটি ইউটিলিটি সম্পন্ন করে।

কী Takeaways

• নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি অ্যালগোরিদমের একটি সিরিজ যা মানুষের মস্তিষ্কের প্রচুর পরিমাণে ডেটাগুলির মধ্যে সম্পর্কগুলি সনাক্তকরণের ক্রিয়াকলাপকে নকল করে। সেগুলি পূর্বাভাস এবং বিপণন গবেষণা থেকে জালিয়াতি সনাক্তকরণ এবং ঝুঁকি নির্ধারণ পর্যন্ত আর্থিক পরিষেবাগুলিতে বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনে ব্যবহৃত হয়। স্টক মার্কেটের দাম পূর্বাভাসের জন্য নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির ব্যবহারের পরিমাণ পৃথক হয়।

নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রয়োগ

আর্থিক অপারেশন, এন্টারপ্রাইজ পরিকল্পনা, ট্রেডিং, ব্যবসায়িক বিশ্লেষণ এবং পণ্য রক্ষণাবেক্ষণের জন্য অ্যাপ্লিকেশন সহ নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়। নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি ব্যবসায়িক অ্যাপ্লিকেশন যেমন পূর্বাভাস এবং বিপণন গবেষণা সমাধান, জালিয়াতি সনাক্তকরণ এবং ঝুঁকি নির্ধারণের ক্ষেত্রে ব্যাপক গ্রহণযোগ্যতা অর্জন করেছে।

একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক ডেটা বিশ্লেষণের ভিত্তিতে ব্যবসায়ের সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য মূল্য ডেটা এবং অনাথ সুযোগগুলির মূল্যায়ন করে। নেটওয়ার্কগুলি সূক্ষ্ম অ-রৈখিক আন্তঃনির্ভরতা এবং নিদর্শনগুলি প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণের অন্যান্য পদ্ধতিগুলি পার্থক্য করতে পারে। গবেষণা অনুসারে, স্টকগুলির জন্য মূল্যের পূর্বাভাস দেওয়ার ক্ষেত্রে নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির যথার্থতা পৃথক। কিছু মডেল 50 থেকে 60 শতাংশ সময় শেয়ারের সঠিক দামের পূর্বাভাস দেয় যখন অন্যরা সমস্ত দৃষ্টান্তের 70 শতাংশে নির্ভুল হয়। কেউ কেউ মন্তব্য করেছেন যে দক্ষতার ক্ষেত্রে 10 শতাংশ উন্নতি হ'ল সমস্ত বিনিয়োগকারীই নিউরাল নেটওয়ার্ক থেকে চাইতে পারেন।

সর্বদা ডেটা সেট এবং টাস্ক ক্লাস থাকবে যা পূর্বে উন্নত অ্যালগরিদম ব্যবহার করে আরও ভাল বিশ্লেষণ করা হবে। এটি এতটা অ্যালগরিদম নয় যে বিষয়টি গুরুত্বপূর্ণ; লক্ষ্যযুক্ত সূচকটিতে এটি প্রস্তুতভাবে তৈরি ইনপুট ডেটা যা শেষ পর্যন্ত নিউরাল নেটওয়ার্কের সাফল্যের স্তর নির্ধারণ করে।