অর্থনৈতিক বাজারে নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা: বিবর্তন এবং সম্ভবনা

প্রায় সকলেই যারা ফরেক্স, স্টক, পণ্য, বা ক্রিপ্টোকারেন্সি বাজারগুলির অনলাইন ট্রেডিং-এর সাথে যুক্ত রয়েছে তার নিউরাল নেটওয়ার্ক সম্মন্ধে এবং রোবটের মাধ্যমে ট্রেডিং-এ তাদের ব্যবহার সম্মন্ধে শুনেছে, যা বিশেষজ্ঞ উপদেষ্টা (EAs) নামেও পরিচিত।তাহলে নিউরাল নেটওয়ার্ক আসলে কি, তাদের মধ্যে কি সাদৃশ্য রয়েছে, এবং কীভাবে এইগুলি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার থেকে আলাদা? তাদের সুবিধা এবং অসুবিধাগুলি কি কি? এবং সর্বশেষে, প্রতিটি ট্রেডারদের জন্য নিউরাল নেটওয়ার্ক কি বিশ্বস্ত টুল হয়ে উঠতে পারবে, যা ক্রমাগত লাভের নিশ্চয়তা প্রদান করবে?

নিউরাল নেটওয়ার্কের পরিচিতি

একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক হল জীবন্ত প্রানীদের মস্তিষ্কের গঠন এবং কার্যক্রমের নীতি উপর ভিত্তি করে গঠিত অ্যালগরিদমিক গঠন। এটি আন্তঃসংযুক্ত নোডগুলির জটিল নেটওয়ার্কের মাধ্যমে ডেটা প্রক্রিয়াকরণের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে যা নিউরোনের মতো কাজ করে থাকে। এই ধরণের নেটওয়ার্কের প্রতিটি কৃত্রিম নিউরোন অন্যান্য নিউরোনগুলিতে সিগন্যাল গ্রহণ, প্রক্রিয়াকরণ, এবং প্রেরণ করতে পারে। ফলস্বরূপ, সম্মিলিতভাবে, তারা সহজ থেকে অত্যন্ত বিমূর্ত কাজগুলির সমাধান করতে সক্ষম হয়।

কৃত্রিম নিউরোন-এর ধারণা 1943 সালে আমেরিকার বিজ্ঞানী ওয়ারেন স্টার্জিস ম্যাকালগ এবং ওয়াল্টার পিটস দ্বারা প্রস্তাব দেওয়া হয়েছিল, যারা নিউরোনের একটি গাণিতিক মডেল তৈরি করেছিলেন। ওয়ারেন ম্যাকালগ, 1898 সালে জন্মগ্রহণ করেছিলেন এবং ইয়েল ইউনিভার্সিটি, USA থেকে তার মেডিকেল ডিগ্রি অর্জন করেছিলেন, 1927 সালে, তিনি মনোরোগবিদ্যা এবং নিউরোফিজিওলজির উপর গবেষণা করেছিলেন, বিশেষকরে স্নায়ুতন্ত্র সম্মন্ধে পড়াশোনা করেছিলেন। তখনই এই বিজ্ঞানী মানুষের মস্তিষ্কে কৃত্রিম মডেলের সম্ভবনা সম্মন্ধে গুরুতরভাবে আগ্রহী হয়ে ওঠেন। ওয়াল্টার পিটস, তার থেকে 25 বছরের ছোট এবং গণিত এবং নিউরোফিজিওলজিতে স্ব-শিক্ষিত, কম বয়স থেকেই অসাধারণ ক্ষমতা প্রদর্শন করেছেন।

1943 সালে, পিটস ম্যাকালগ-এর সাথে সিকাগো ইউনিভার্সিটিতে দেখা করেন, এবং তাদের এই সাক্ষাত তাদের ফলপ্রসূ সহযোগিতার সূচনা করে। ওই একই বছরে, "এ লজিকাল ক্যালকুলাস অফ দ্য আইডিয়াস ইম্যানেন্ট ইন নারভাস অ্যাক্টিভিটি" প্রকাশ করে, কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক-এর তত্ত্বীয় গবেষণার ভিত্তি স্থাপন করেন। তাদের পেপারে, এই গবেষকরা গাণিতিক যুক্তির উপর ভিত্তি করে একটি নিউরোন মডেলের প্রস্তাব দেন এবং ব্যাখ্যা করেন কীভাবে সহজ কৃত্রিম নিউরোন জটিল গণনামূলক কাজ করতে পারে যদি তাদের আন্তঃসংযোগ সঠিকভাবে সংগঠিত করা হয়। এই আবিষ্কার জ্ঞানীয় প্রক্রিয়ার গঠন এবং বুদ্ধিমান মেশিন তৈরি করার জন্য কৃত্রিম নেটওয়ার্ক ব্যবহার করার সম্ভবনার উপর আলোকপাত করে।

এই প্রযুক্তির উন্নয়ন বহু ধাপের মধ্যে দিয়ে গেছে, যার মধ্যে রয়েছে 1957 সালে ফ্র্যাঙ্ক রসেনব্লাট-এর পারসেপট্রন-এর সৃষ্টি। পারসেপট্রন হল কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কের একটি সহজতম ধরণ যা ডেটার শ্রেনীবিভাগের (অর্থাৎ, গ্রুপের মধ্যে ডেটা ভাগ করা) জন্য ব্যবহৃত হয়। এটির মধ্যে ইনপুট রয়েছে, যার প্রত্যেকটির নিজস্ব ওজন রয়েছে (একটি সংখ্যা যা ইনপুটের গুরুত্বপূর্ণতা বোঝায়), এবং একটি একক আউটপুট নিউরোন যা ইনপুট সিগন্যালগুলিকে তাদের ওজন দ্বারা গুণ করে তার সমষ্টি নির্ণয় করে। যদি এই সমষ্টি একটি নির্দিষ্ট সীমা ছাড়িয়ে যায়, তখন পারসেপট্রন সক্রিয় হয় এবং আউটপুটে একটি ফলাফল প্রদান করে; যদি না হয়, তাহলে এটি অন্য আউটপুট প্রদান করে।

আরও জটিল নিউরাল নেটওয়ার্কের উত্থানের প্রতি একটি উল্লেখযোগ্য পদক্ষেপ ছিল ব্যাকপ্রপাগেশন এরর অ্যালগরিদম-এর বিকাশ, যা 1970 সালে আবির্ভুত হয়েছিল এবং মাল্টিলেয়ার নিউরাল নেটওয়ার্কের প্রশিক্ষণের জন্য একটি ভিত্তিপ্রস্তর হয়ে ওঠে। এই অ্যালগরিদম হল কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিকে প্রশিক্ষণ প্রদান করার একটি প্রক্রিয়া যেখানে নিউরোনের ওজনের সংশোধন নেটওয়ার্কের নিজের পূর্বাভাসের মধ্যে করা ত্রুটির উপর ভিত্তি করে হয়ে থাকে। প্রাথমিকভাবে, নেটওয়ার্ক একটি পূর্বাভাস করে, তারপরে সঠিক উত্তরের সাথে সেটিকে তুলনা করে এবং ত্রুটির গণনা করে। তারপরে এই ত্রুটির তথ্য নেটওয়ার্কের মাধ্যেমে ফেরত পাঠানো হয়, যা এটিকে শিখতে এবং আরও বেশী ডেটা প্রক্রিয়াকরণের সময় তার পূর্বাভাস উন্নত করতে সক্ষম করে।

ম্যাকালগ, পিটস, এবং তাদের উত্তরসূরিদের কাজ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ধারণা তৈরি করার ক্ষেত্রে একটি মৌলিক ভূমিকা পালন করে। তাদের গবেষণা গভীর লার্নিং মডেলগুলি তৈরির প্রত্যাশা বাড়ায় এবং উদ্দীপিত করে তোলে, যা আজকের সময়ে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদের বিভিন্ন ক্ষেত্রে এবং স্ব-চালিত গাড়ির ইমেজ রেকগনিশন এবং স্বয়ংক্রিয় প্রক্রিয়া, এবং অবশ্যই, ফাইন্যান্সিয়াল ট্রেডিং-এর ব্যবহৃত হয়ে থাকে।

অর্থনৈতিক বাজারের ট্রেডিং-এ নিউরাল নেটওয়ার্কের প্রয়োগ

ফাইন্যান্সিয়াল ট্রেডিং-এ নিউরাল নেটওয়ার্কের ব্যবহার শুরু হয় 1980 সালে যখন কম্পিউটার প্রযুক্তি বড় আয়তনের ডেটার প্রক্রিয়াকরণ এবং জটিল গণনা করার জন্য যথেষ্ট উন্নত হয়। যাইহোক, এদের প্রতি প্রকৃত আগ্রহ জাগে 1990 সালে মেশিন লার্নিং এবং বর্ধিত কম্পিউটার পাওয়ারের সাথে, যা আরও কার্যকরভাবে বাজারের ডেটার বিশ্লেষণের জন্য কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কের ব্যবহারকে সক্ষম করে।

20 শতাব্দির শেষ দশকে, বাজারের অবস্থার বিশ্লেষণ, মূল্যের ওঠানামার পূর্বাভাস, এবং স্বয়ংক্রিয়ভাবে ট্রেডিং কার্যকলাপের ট্রেডিং রোবট –এ নিউরাল নেটওয়ার্কের ব্যবহারের ধারণা উঠে আসে, অন্যথায় যা বিশেষজ্ঞ উপদেষ্টা (EA) নামে পরিচিত। এই নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি মূল্য, ট্রেডিং-এর আয়তণ, বাজারের সূচকগুলির ঐতিহাসিক ডেটা, এবং অন্যান্য প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণের টুলগুলির জন্য প্রশিক্ষণপ্রাপ্ত। তারা জটিল প্যাটার্ন এবং নির্ভরতা চিহ্নিত করতে পারে যা সবসময় স্পষ্ট হয় না, এমনকি এক অভিজ্ঞ ট্রেডার-বিশ্লেষকের কাছেও। প্রশিক্ষণের পরে, EA-গুলি প্রকৃত-সময়ে ফাইন্যান্সিয়াল ইন্সট্রুমেন্টগুলি ক্রয় এবং বিক্রয় সম্মন্ধে স্বতন্ত্র সিদ্ধান্ত নিতে সক্ষম হয়।

স্বয়ংক্রিয় ট্রেডিং-এ নিউরাল নেটওয়ার্কে সবথেকে উল্লেখযোগ্য উন্নয়ন ঘটে গত 15-20 বছরে। এই সময়কালে, বিভিন্ন পরিপ্রেক্ষিতে তাদের কার্যকারিতা প্রমাণিত হয়। যদিও, এটাও স্পষ্ট হয়ে যায় যে, যেকোনো অন্য প্রযুক্তির মতোই, নিউরাল নেটওয়ার্কের ব্যবহারের অসুবিধা, সমস্যা, এবং সীমাবদ্ধতা রয়েছে। এইগুলির মধ্যে রয়েছে, উদাহরণস্বরূপ, EA-গুলির জন্য প্রাথমিক প্রশিক্ষণের প্রয়োজনীয়তা: একটি দীর্ঘ, কঠিন, এবং ধৈর্য-আবশ্যক প্রক্রিয়া। কিছু কিছু ক্ষেত্রে, নিউরাল নেটওয়ার্কের পুনরায় প্রশিক্ষণেরও প্রয়োজন হয়। এটির তখন প্রয়োজন হয় যখন এটি ঐতিহাসিক ডেটার সাথে খুবই সিনির্দিষ্টভাবে মানিয়ে নেয় এবং সাধারনীকরণের ক্ষমতা হারিয়ে ফেলে। ক্রমাগত ডেটা আপডেট করা, পরিবর্তনশীল বাজারের অবস্থার সাথে আলগরিদমের মানিয়ে নেওয়ার প্রয়োজনীয়তা, সেইসাথে নিউরাল নেটওয়ার্কের কাজের ফলাফল ব্যাখ্যা করার অসুবিধাও, খুবই প্রাসঙ্গিক।

এই পরিপ্রেক্ষিতে, বহু বিশেষজ্ঞরা বিশ্বাস করেন, নিউরো-EA-গুলির উন্নয়নে অন্যতম প্রধান দিক হল অ্যাডাপটিভ সিস্টেমের গঠন যা বাজারের পরিবর্তনগুলির জবাবে তাদের প্যারামিটার স্বয়ংক্রিয়ভাবে পরিবর্তন করতে সক্ষম হবে। তাছাড়াও, মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমকে উন্নত করার জন্য ক্রমাগত সেটিতে কাজ করা, যার মধ্যে রয়েছে গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক, যা আরও সঠিক পূর্বাভাস এবং আরও কার্যকরী ট্রেডিং সক্ষম করে। বৃহৎ সংখ্যার ভেরিয়েবল এবং তাদের সংমিশ্রণের বিশ্লেষণ সিস্টেমের পূর্বাভাস করার ক্ষমতা বৃদ্ধি করতে সাহায্য করতে পারে।

নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার মধ্যে পার্থক্য

নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) শব্দগুলি প্রায়শই একসাথে ব্যবহৃত হয় কিন্তু প্রকৃত পক্ষে দুটি ভিন্ন ধারণাকে চিহ্নিত করে। নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার মধ্যে প্রধান পার্থক্য হল:

– প্রয়োগের ক্ষেত্র: নিউরাল নেটওয়ার্ক হল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তায় ব্যবহৃত একটি টুল কারণ তারা প্রদত্ত উদাহরণগুলির উপর নির্ভর করে ডেটা শিক্ষা এবং প্রক্রিয়াকরণ করায় বিশেষজ্ঞ। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, অন্যদিকে, প্রযুক্তি এবং প্রক্রিয়ার একটি বিস্তৃত সীমাকে অন্তর্ভুক্ত করে যা শুধুমাত্র মেশিন লার্নিং বা নিউরাল নেটওয়ার্কে সীমাবদ্ধ নয়। AI-এর লক্ষ্য হল সর্বোচ্চভাবে সর্বজনীন হওয়া, যা এটিকে বিভিন্ন এলাকার বিভিন্ন ধরণের কাজ করতে সক্ষম করে। যেখানে প্রদত্ত ডেটার উপর ভিত্তি করে কার্যকরীভাবে প্রশিক্ষণপ্রাপ্ত হয় নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রায়শই সেই সকল এলাকায় সীমাবদ্ধ থাকে।

– কার্যকারিতা: কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মানুষের বুদ্ধি সম্পূর্ণরূপে অনুকরণ করার প্রচেষ্টা করে এবং এটি জটিল কার্যকলাপ যেমন যুক্তিবিচার, স্ব-উন্নতি, শিক্ষা, উপলব্ধি, এবং এমনকি সামাজিক কথোপকথন করতে সক্ষম। নিউরাল নেটওয়ার্ক, অন্যদিকে, নির্দিষ্ট ডেটা প্রক্রিয়াকরণ, তাদের শ্রেনীবিভাগ, এবং পরবর্তী পূর্বাভাসের দিকে লক্ষীভূত।

– অভিযোজন ক্ষমতা: নিউরাল নেটওয়ার্ক সেইসকল নির্দিষ্ট কাজের মধ্যে ভালো কাজ করে যার জন্য সেটিকে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়েছে। তাদের কার্যকারিতা উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস পায় যেখানে তাদের প্রয়োগে ডেটার অনুপস্থিতি বা অবস্থায় পরিবর্তন ঘটে। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তায় এমন পদ্ধতি রয়েছে যা নূন্যতম পূর্ব প্রস্তুতির সাথে নতুন কাজ ও অবস্থার সাথে বিকশিত এবং অভিযোজিত হয়ে যায়।

– প্রযুক্তিগত পার্থক্য: নিউরাল নেটওয়ার্ক এই ক্ষেত্রে নির্দিষ্ট যে তারা নিউরোনের স্তরের মাধ্যেম ডেটা ট্রান্সমিশনের নীতির উপর কাজ করে, যার প্রত্যাকটি নির্ধারিত ওজন এবং সক্রিয়করণের ক্রিয়াকলাপের উপর ভিত্তি করে ইনপুট ডেটাকে রূপান্তরিত করে। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা অনেক বিস্তৃত সীমার প্রযুক্তি সমৃদ্ধ এবং এটি আরও জটিল ও বৈচিত্র্যমূলক কাজ করতে সক্ষম। বুদ্ধিবৃত্তিক কার্যয়ারিতা অর্জনের জন্য, এটি অনেক বেশি ভিন্ন বর্ণালীর পদ্ধতি নিয়োগ করে, যার মধ্যে রয়েছে লজিকাল প্রোগ্রামিং এবং অপ্টিমাইজেশন অ্যালগরিদম।

বর্তমান এবং ভবিষ্যত

উপসংহারে, আসুন কিছু কোট দেখে নেওয়া যাক যা ফাইন্যান্সিয়াল ট্রেডিং-এ নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং AI একীভূত করার গুরুত্বতায় কিছু শীর্ষস্থানীয় বিশেষজ্ঞের মতামত কি প্রতিফলিত করছে:

– ক্যাথরিন উড, ARK ইনভেস্ট-এর CEO: "স্টক বাজারের ট্রেডিং-এ নিউরাল নেটওয়ার্কের পূর্বাভাসের ক্ষমতা বৈপ্লবিক, যা আরও সুনির্দিষ্ট সময় এবং ঝুঁকির ব্যবস্থাপনার সাথে রিটার্নের সম্ভবনা বাড়িয়ে তোলে"।

– অ্যান্ড্রু এনজি, গুগল ব্রেন-এর সহ-প্রতিষ্ঠাতা: "নিউরাল নেটওয়ার্কের অর্থনৈতিক বাজারকে আরও দক্ষ, স্বচ্ছ, এবং অ্যাক্সেসক্সোগ্য করার সম্ভবনা রয়েছে, কিন্তু আমাদের অর্থনীতিতে তাদের ব্যাপক প্রভাবগুলি সম্মন্ধে সচেতন থাকতে হবে"।

– রানা ফরুহার, ফাইন্যান্সিয়াল টাইমস-এর গ্লোবাল বিসনেস কলামিস্ট এবং অ্যাসোসিয়েট এডিটর: "নিউরাল নেটওয়ার্ক আরও পরিশীলিতভাবে বৃদ্ধি পাওয়ার সাথে সাথে, তারা উচ্চ ফ্রিকোয়েন্সি এবং দীর্ঘ-কালীন বিনিয়োগের কৌশল উভয়েই গভীর অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করার সাথে সাথে ট্রেডিং-এর চিত্রে ব্যাপক পরিবর্তন ঘটাতে পারে"।

– রে ডালিও, ব্রিজওয়াটার অ্যাসোসিয়েটস-এর প্রতিষ্ঠাতা: "কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং নিউরাল নেটওয়ার্ক ফাইন্যান্সের পরবর্তী সীমান্তের প্রতিনিধিত্ব করে। তাদের বৃহৎ পরিমাণ ডেটা পরিপাক এবং বিশ্লেষণ করার ক্ষমতা আমরা যেভাবে বাজারের গতিশীলতা এবং অ্যাসেটের ব্যবস্থাপনা বুঝি সেটিকে মৌলিকভাবে পুনঃরূপ প্রদান করতে পারে"।