ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ মডেলিং কি?
ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ মডেলিং হ'ল ভবিষ্যতের ফলাফল পূর্বাভাসের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে এমন একটি মডেল তৈরি, প্রক্রিয়াজাতকরণ এবং বৈধকরণের জন্য পরিচিত ফলাফলগুলি ব্যবহারের প্রক্রিয়া। এটি ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণে ব্যবহৃত একটি সরঞ্জাম, একটি ডেটা মাইনিং কৌশল যা "ভবিষ্যতে সম্ভবত কী ঘটতে পারে?" এই প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার চেষ্টা করে?
ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ মডেলিং বোঝা
ডিজিটাল পণ্যগুলিতে দ্রুত স্থানান্তর তথ্যগুলির একটি সমুদ্র তৈরি করেছে যা ব্যবসায়ের জন্য সহজেই উপলব্ধ এবং অ্যাক্সেসযোগ্য। গ্রাহক থেকে ব্যবসায়িক সম্পর্কের গতিশীলতার উন্নতি করতে সংস্থাগুলি দ্বারা বড় ডেটা ব্যবহার করা হয়। রিয়েল-টাইম ডেটার এই বিশাল পরিমাণটি সোশ্যাল মিডিয়া, ইন্টারনেট ব্রাউজিং ইতিহাস, সেল ফোন ডেটা এবং ক্লাউড কম্পিউটিং প্ল্যাটফর্মের মতো উত্স থেকে পাওয়া।
Eventsতিহাসিক ঘটনা বিশ্লেষণ করে, এমন সম্ভাবনা রয়েছে যে কোনও ব্যবসা ভবিষ্যতে কী ঘটতে পারে তা ভবিষ্যদ্বাণী করতে সক্ষম হয় এবং সে অনুযায়ী পরিকল্পনা করে। যাইহোক, এই ডেটা সাধারণত অস্ট্রাক্ট্রিক্ট এবং খুব অল্প সময়ের মধ্যে বিশ্লেষণ করা মানুষের পক্ষে জটিল। বিপুল পরিমাণে উপাত্ত উপস্থিত জটিলতার কারণে সংস্থাগুলি অদূর ভবিষ্যতে ঘটতে পারে এমন কোনও ঘটনার ফলাফলের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ সরঞ্জামগুলি ক্রমবর্ধমানভাবে ব্যবহার করছে।
ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ কীভাবে কাজ করে
ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণগুলি amountsতিহাসিক তথ্য বিপুল পরিমাণে সংগ্রহ করে প্রক্রিয়া করে এবং অতীতে যা ঘটেছিল তা মূল্যায়ন করার জন্য শক্তিশালী কম্পিউটার ব্যবহার করে এবং তারপরে ভবিষ্যতে কী ঘটবে তার একটি মূল্যায়ন সরবরাহ করে।
ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণগুলি ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ মডেলগুলি তৈরি করতে ভবিষ্যদ্বাণীকারী বা জ্ঞাত বৈশিষ্ট্যগুলি ব্যবহার করে যা কোনও আউটপুট প্রাপ্তিতে ব্যবহৃত হবে। একটি ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেল কীভাবে ডেটার বিভিন্ন পয়েন্ট একে অপরের সাথে সংযুক্ত হয় তা শিখতে সক্ষম হয়। মডেলিংয়ের সর্বাধিক ব্যবহৃত দুটি কৌশল হ'ল রিগ্রেশন এবং নিউরাল নেটওয়ার্ক।
সংস্থাগুলি অদূর ভবিষ্যতে ঘটতে পারে এমন ঘটনা সম্পর্কে পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ মডেলিং ব্যবহার করছে।
বিশেষ বিবেচ্য বিষয়
পরিসংখ্যানের ক্ষেত্রে, রিগ্রেশন ইনপুট এবং আউটপুট ভেরিয়েবলের মধ্যে একটি লিনিয়ার সম্পর্ককে বোঝায়। লিনিয়ার ফাংশন সহ একটি ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ মডেলের আউটপুট / ফলাফলের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য একজন ভবিষ্যদ্বাণী বা বৈশিষ্ট্য প্রয়োজন। উদাহরণস্বরূপ, এমন একটি ব্যাংক যা প্রাথমিক পর্যায়ে অর্থ পাচার শনাক্ত করতে পারে বলে আশাবাদী একটি লিনিয়ার ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলকে অন্তর্ভুক্ত করতে পারে।
ব্যাংকটি নির্দিষ্ট করে জানতে চায় যে এর কোন গ্রাহক কোনও সময় অর্থ পাচারের কাজে জড়িত হতে পারে। ব্যাংকের সমস্ত গ্রাহকের ডেটা উপস্থাপন করা হয়েছে এবং প্রতিটি গ্রাহক সময়ে সময়ে ট্রান্সফারের ডলারের মূল্যকে কেন্দ্র করে একটি ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেল তৈরি করা হয়।
মডেলকে অর্থ পাচারের লেনদেন এবং একটি সাধারণ লেনদেনের মধ্যে পার্থক্য সনাক্ত করতে শেখানো হয়। মডেল থেকে সর্বোত্তম ফলাফলটি এমন একটি প্যাটার্ন হওয়া উচিত যা সংকেত দেয় যে কোনও গ্রাহক অর্থ লন্ডার করেছেন এবং কোনটি নয়। যদি মডেলটি বুঝতে পারে যে কোনও নির্দিষ্ট গ্রাহকের জন্য জালিয়াতির একটি নমুনা উদ্ভূত হচ্ছে, তবে এটি পদক্ষেপের জন্য একটি সংকেত তৈরি করবে যা ব্যাংকের জালিয়াতি বিশ্লেষকরা অংশ নেবেন।
ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ মডেলগুলি মেশিন লার্নিং এবং গভীর শিক্ষার মতো স্নায়বিক নেটওয়ার্কগুলিতেও ব্যবহৃত হয় যা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্র (এআই) AI নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি মানব মস্তিষ্ক দ্বারা অনুপ্রাণিত হয় এবং শ্রেণিবদ্ধ স্তরের আন্তঃসংযুক্ত নোডগুলির একটি ওয়েব দিয়ে তৈরি করা হয় যা এআইয়ের ভিত্তি উপস্থাপন করে। নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির শক্তি অ-রৈখিক ডেটা সম্পর্কগুলি হ্যান্ডেল করার দক্ষতার মধ্যে রয়েছে। তারা পরিবর্তনশীলগুলির মধ্যে সম্পর্ক এবং নিদর্শন তৈরি করতে সক্ষম যা মানব বিশ্লেষকদের পক্ষে অসম্ভব বা খুব বেশি সময়সাপেক্ষ বলে প্রমাণিত হয়।
কী Takeaways
- ভবিষ্যদ্বাণী করা ভবিষ্যদ্বাণী করা যেতে পারে এমন মডেল তৈরি, প্রক্রিয়াজাতকরণ এবং বৈধতা দেওয়ার জন্য পরিচিত ফলাফলগুলি ব্যবহারের প্রক্রিয়া হ'ল ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলিং কৌশলগুলির মধ্যে দুটি হ'ল রিগ্রেশন এবং নিউরাল নেটওয়ার্ক।
সুতরাং যখন কোনও ব্যাংক অর্থ লন্ডারিংয়ে জড়িত তার সম্ভাব্য কাঙ্ক্ষিত ফলাফল পেতে তার গ্রাহকরা যে মডেলগুলিতে সূচিত হয়েছিল তার স্থানান্তরিত মূল্য হিসাবে যেমন পরিচিত ভেরিয়েবলগুলি ইনপুট করতে পারে, তখন নিউরাল নেটওয়ার্ক যদি আরও বেশি শক্তিশালী প্যাটার্ন তৈরি করতে পারে তবে সময় ইন লগ ইন, ব্যবহারকারীর ভৌগলিক অবস্থান, ব্যবহারকারীর ডিভাইসের আইপি ঠিকানা, প্রাপক বা তহবিলের প্রেরক এবং লন্ডারিংয়ের ক্রিয়াকলাপ তৈরি করার সম্ভাবনাযুক্ত অন্য কোনও বৈশিষ্ট্যের মধ্যে সাফল্যের সাথে একটি সম্পর্ক তৈরি করুন।
আর্থিক সংস্থাগুলি দ্বারা ব্যবহৃত অন্যান্য ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলিং কৌশলগুলির মধ্যে রয়েছে সিদ্ধান্ত গাছ, সময় সিরিজের ডেটা মাইনিং এবং বায়সিয়ান বিশ্লেষণ। ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ মডেলিং ব্যবস্থাগুলির মাধ্যমে বড় ডেটার সুবিধা গ্রহণকারী সংস্থাগুলি তাদের গ্রাহকরা কীভাবে তাদের পণ্যগুলির সাথে নিযুক্ত থাকে এবং কোনও সংস্থার সম্ভাব্য ঝুঁকি এবং সুযোগগুলি সনাক্ত করতে পারে তা আরও ভালভাবে বুঝতে সক্ষম।
