প্রযুক্তি

AISHE সিস্টেম

AISHE সিস্টেম হল একটি ক্লাউড-ভিত্তিক প্ল্যাটফর্ম যা রিয়েল-টাইম আর্থিক লেনদেনের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, যা উন্নত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিং কৌশল দ্বারা চালিত। এর ব্লকচেইন নেটওয়ার্ক ক্লায়েন্টদের মধ্যে ডেটার নিরাপদ এবং দক্ষ বিনিময় নিশ্চিত করে। সিস্টেমে দুটি প্রধান উপাদান রয়েছে: AISHE সিস্টেম ক্লায়েন্ট এবং AISHE সিস্টেম নিজেই।

 

ক্লায়েন্ট একটি ডাউনলোডযোগ্য সফ্টওয়্যার অ্যাপ্লিকেশন যা AISHE সিস্টেমের সাথে সংযোগ করে এবং আর্থিক বাজারের প্রবণতা, সংবাদ এবং অন্যান্য প্রাসঙ্গিক ডেটার রিয়েল-টাইম ডেটা গ্রহণ করে। এটি মেশিন লার্নিং এবং এআই কৌশলগুলির একটি পরিসর ব্যবহার করে, যেমন নিউরাল নেটওয়ার্ক, ডিপ লার্নিং এবং রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং, বাজারের ডেটা বিশ্লেষণ করতে এবং রিয়েল-টাইমে বাণিজ্য সম্পাদন করতে। ব্যবহারকারীরা তাদের নির্দিষ্ট ট্রেডিং পছন্দ এবং ঝুঁকি সহনশীলতা অনুযায়ী এটি কাস্টমাইজ করতে পারেন।

ক্লায়েন্টদের মধ্যে ডেটা আদান-প্রদান এবং সমন্বয়ের কেন্দ্রীয় হাব হল AISHE সিস্টেম নিজেই, AISHE ডেটা সেন্টারে অবস্থিত। এটি পৃথক ক্লায়েন্ট সিস্টেমে নিউরাল স্ট্রাকচার এবং প্রাসঙ্গিক ডেটা স্ট্রিম সরবরাহ করে যাতে প্রতিটি ক্লায়েন্ট স্বাধীনভাবে কাজ করতে পারে। সিস্টেমটি ব্যবহারকারীদের ডেমো মানি ব্যবহার করে বিনামূল্যে তাদের সিস্টেম-ক্লায়েন্টকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার সুযোগ দেয়, বাস্তব পুঁজির ঝুঁকি ছাড়াই ট্রেডিং কৌশলগুলির অভিজ্ঞতা এবং বিকাশের অনুমতি দেয়।

AISHE সিস্টেম ক্লায়েন্ট হল একটি স্বায়ত্তশাসিত AI-চালিত সিস্টেম যা একটি কম্পিউটার সহ যে কেউ তাদের আর্থিক বা ট্রেডিং পটভূমি নির্বিশেষে অ্যাক্সেসযোগ্য। আর্থিক বাজারে সম্ভাব্য অর্থ উপার্জনের জন্য এটি একটি শক্তিশালী হাতিয়ার। সিস্টেমটি ক্লাউড-ভিত্তিক এবং বিভিন্ন কৌশল এবং পছন্দগুলি পূরণ করার জন্য কাস্টমাইজ করা যেতে পারে, এটি ব্যবহার করা সহজ এবং অভিযোজনযোগ্য করে তোলে। সর্বশেষ AI প্রযুক্তি ব্যবহার করে, AISHE সিস্টেম ক্লায়েন্ট ব্যবহারকারীদের আর্থিক সুযোগের জগতে আত্মবিশ্বাসের সাথে প্রবেশ করতে দেয়। সর্বোপরি, এটি 30 দিনের জন্য কোনও বাধ্যবাধকতা ছাড়াই সম্পূর্ণ বিনামূল্যে। এটি ব্যবহার করে দেখুন এবং আবিষ্কার করুন কিভাবে এটি আপনাকে আপনার আর্থিক লক্ষ্য অর্জনে সহায়তা করতে পারে।

 

 

 

 

AISHE সিস্টেমের প্রয়োগকৃত মেশিন লার্নিং পদ্ধতি

AISHE সিস্টেম ব্যবহারকারীদের তাদের নিজস্ব AISHE সিস্টেম ক্লায়েন্টদের রিয়েল-টাইমে প্রশিক্ষণ এবং ব্যবহার করার জন্য তার প্রয়োগকৃত মেশিন লার্নিং পদ্ধতিতে অ্যাক্সেস প্রদান করে। ব্যবহারকারীরা তাদের নিজস্ব AISHE সিস্টেম ক্লায়েন্টদেরকে তাদের নির্দিষ্ট লক্ষ্যের সাথে মানানসই করতে এবং আর্থিক বাজারে তাদের কর্মক্ষমতা অপ্টিমাইজ করতে পারে। নিম্নলিখিত অ্যাপ্লিকেশনগুলি উপলব্ধ: স্ব-তত্ত্বাবধানে শিক্ষা (SSL), আন-সুপারভাইজড লার্নিং (UL), রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং (RL), ট্রান্সফার লার্নিং (TL), সক্রিয় লার্নিং (AL), এবং অনলাইন লার্নিং (OL)।

স্ব-তত্ত্বাবধানে শিক্ষা (SSL)

এটি এমন এক ধরনের মেশিন লার্নিং যা লেবেলযুক্ত ডেটাসেটে অ্যালগরিদমকে প্রশিক্ষণ দেয়। লক্ষ্য হল ইনপুট এবং আউটপুট ভেরিয়েবলের মধ্যে একটি ম্যাপিং শেখা এমন একটি ফাংশন খুঁজে বের করা যা ইনপুট দেওয়া আউটপুটের সঠিকভাবে পূর্বাভাস দিতে পারে। AISHE সিস্টেম বিভিন্ন ধরনের আর্থিক পূর্বাভাস কাজের জন্য SSL ব্যবহার করে, যেমন B. ফরেক্স, সূচক, কমোডিটি, স্টক এবং ক্রিপ্টো কারেন্সি প্রাইস প্রেডিকশন।

 

তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষা (UL)

এটি এমন এক ধরনের মেশিন লার্নিং যেখানে অ্যালগরিদমকে লেবেলবিহীন ডেটা সেটে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়। উদ্দেশ্য ডেটা কাঠামোর পূর্বে জ্ঞান ছাড়াই ডেটার মধ্যে রাষ্ট্র এবং সম্পর্ক খুঁজে বের করা। AISHE সিস্টেম রিয়েল-টাইম আর্থিক উদ্ধৃতিতে বাজারের প্রবণতা এবং অসঙ্গতিগুলি সনাক্ত করতে UL ব্যবহার করে।

 

রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং (RL)

এটি এক ধরনের মেশিন লার্নিং যেখানে অ্যালগরিদম পরিবেশের সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করে ট্রায়াল এবং এররের মাধ্যমে শেখে। একটি পুরষ্কার সংকেত সর্বাধিক করার জন্য একটি নির্দিষ্ট পরিস্থিতিতে সর্বোত্তম সম্ভাব্য কর্ম শিখতে হয়। AISHE সিস্টেম অ্যালগরিদমিক ট্রেডিংয়ের জন্য RL ব্যবহার করে, যেখানে সিস্টেমটি সংযুক্ত AISHE সিস্টেম-ক্লায়েন্টের প্রতিক্রিয়া এবং সংশোধনের উপর ভিত্তি করে সেরা ট্রেডিং কৌশল শিখে।

 

ট্রান্সফার লার্নিং (TL)

এটি এমন একটি কৌশল যেখানে একটি কাজের জন্য প্রশিক্ষিত একটি মডেল একটি নতুন, সম্পর্কিত কাজের জন্য একটি সূচনা পয়েন্ট হিসাবে পুনরায় ব্যবহার করা হয়। AISHE সিস্টেম TL ব্যবহার করে আর্থিক পূর্বাভাসের নির্ভুলতা এবং গতি উন্নত করার জন্য সম্পর্কিত কাজের জন্য ট্রেড করা অভিজ্ঞতার প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেল ব্যবহার করে।

 

সক্রিয় শিক্ষা (AL)

এটি এমন এক ধরনের মেশিন লার্নিং যেখানে অ্যালগরিদম সক্রিয়ভাবে কোনো ব্যবহারকারী বা অন্যান্য তথ্য উৎসকে লেবেলযুক্ত ডেটা পেতে জিজ্ঞাসা করতে পারে। লক্ষ্য হল কর্মক্ষমতার একটি পছন্দসই স্তর অর্জনের জন্য প্রয়োজনীয় ট্যাগ করা ডেটার পরিমাণ কমিয়ে আনা। আর্থিক পূর্বাভাস সংক্রান্ত কাজে লেবেলযুক্ত ডেটার প্রয়োজনীয়তা কমাতে AISHE সিস্টেম AL ব্যবহার করে।

 

অনলাইন লার্নিং (OL)

এটি এমন এক ধরনের মেশিন লার্নিং যা নতুন ডেটা উপলভ্য হওয়ার সাথে সাথে মডেলটিকে ক্রমাগত আপডেট করে। লক্ষ্য হ'ল ডেটা বিতরণ পরিবর্তনের সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়া এবং সময়ের সাথে সাথে মডেলটি সঠিক থাকে তা নিশ্চিত করা। AISHE সিস্টেম OL ব্যবহার করে তার রিয়েল-টাইম আর্থিক পূর্বাভাস সবসময় বাজারের তথ্যের সাথে আপ টু ডেট থাকে তা নিশ্চিত করতে।

 

 

AISHE সিস্টেম থেকে শেখার পদ্ধতি

AISHE সিস্টেম ব্যবহারকারীদের তাদের নিজস্ব AISHE সিস্টেম ক্লায়েন্টদের বাস্তব আর্থিক বাজারের পরিস্থিতিতে প্রশিক্ষণ ও ব্যবহার করার জন্য বিভিন্ন শিক্ষার পদ্ধতি প্রদান করে। এটি লক্ষ্য করা গুরুত্বপূর্ণ যে শুধুমাত্র কেন্দ্রীয় AISHE সিস্টেম দ্বারা অনুমোদিত ট্রেডিং ইন্সট্রুমেন্ট এবং যেগুলির জন্য নিউরাল স্ট্রাকচার উপলব্ধ রয়েছে তা ব্যবহার করা যেতে পারে। আপনি সহজেই AISHE সিস্টেম ক্লায়েন্টে প্রবেশ করে একটি যন্ত্রের প্রাপ্যতা পরীক্ষা করতে পারেন। যদি প্রত্যাবর্তিত মান "0.0" হয়, তাহলে এর মানে হল যে উপকরণটি উপলব্ধ নয়৷ তাই, আপনার ব্যাঙ্ক, ব্রোকার, বা AISHE সিস্টেম সাপোর্ট টিমের সাথে চেক করা প্রয়োজন যাতে সেগুলি ব্যবহার করার আগে যন্ত্রগুলিকে নিশ্চিত ও সামঞ্জস্য করা যায়৷

 

 

ব্যবহারকারীরা তাদের ক্লায়েন্টদেরকে তাদের নির্দিষ্ট লক্ষ্য পূরণ করতে এবং আর্থিক বাজারে তাদের কর্মক্ষমতা অপ্টিমাইজ করতে ব্যক্তিগতকৃত করতে পারে। নিম্নলিখিত শেখার পদ্ধতি উপলব্ধ:

 

ফেডারেটেড লার্নিং (FL)

এটি একটি মেশিন লার্নিং পদ্ধতি যা একাধিক পক্ষকে তাদের স্থানীয় ডেটা ব্যবহার করে একটি ভাগ করা মডেলকে প্রশিক্ষণ দিতে সক্ষম করে, ডেটা ভাগ না করেই৷ প্রতিটি পক্ষ তার নিজস্ব ডেটাতে একটি মডেলকে প্রশিক্ষণ দেয়, এবং তারপর শুধুমাত্র একটি কেন্দ্রীয় সার্ভারের সাথে মডেল আপডেটগুলি ভাগ করে। কেন্দ্রীয় সার্ভার একটি নতুন গ্লোবাল মডেল তৈরি করতে মডেল আপডেটগুলিকে একত্রিত করে, যা পরবর্তী প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহার করার জন্য প্রতিটি পক্ষের কাছে ফেরত পাঠানো হয়।

 

সমবায় শিক্ষা (CoL)

এটি এমন একটি পদ্ধতি যেখানে একাধিক শিক্ষার্থী একটি সাধারণ কাজ শিখতে একে অপরের সাথে সহযোগিতা করে। প্রতিটি শিক্ষার্থীর ডেটার একটি ভিন্ন উপসেটে অ্যাক্সেস রয়েছে এবং তারা তাদের পৃথক শিক্ষার ফলাফলগুলিকে উন্নত করতে একে অপরের সাথে তথ্য ভাগ করে নেয়। এই পদ্ধতিটি প্রতিটি পৃথক শিক্ষার্থীর শক্তিকে কাজে লাগিয়ে একটি মেশিন লার্নিং সিস্টেমের সামগ্রিক কর্মক্ষমতা উন্নত করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।

 

এক্সপার্ট ডেমোনস্ট্রেশনের সাথে রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং (RLfED)

এই পদ্ধতিটি রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং (RL) এবং তত্ত্বাবধান করা শিক্ষার শক্তিকে একত্রিত করে। আরএল-এ, একজন এজেন্ট তার পরিবেশের সাথে ট্রায়াল-এন্ড-এরর ইন্টারঅ্যাকশনের মাধ্যমে শেখে, তত্ত্বাবধানে শেখার সময়, এজেন্টকে লেবেলযুক্ত ডেটা প্রদান করা হয়। RLfED-এ, একজন বিশেষজ্ঞ এজেন্টকে কীভাবে একটি কাজ সম্পাদন করতে হয় তার প্রদর্শনী প্রদান করেন এবং এজেন্ট এই প্রদর্শনগুলি ব্যবহার করে RL এর মাধ্যমে তার নিজস্ব শিক্ষার পথ দেখান। শেখার জন্য প্রয়োজনীয় ট্রায়াল-এবং-এরর পরিমাণ কমিয়ে RL-ভিত্তিক সিস্টেমের গতি এবং দক্ষতা উন্নত করতে এই পদ্ধতি ব্যবহার করা যেতে পারে।

 

 

 

 

নীচে AISHE সিস্টেম দ্বারা প্রদত্ত কিছু নিউরাল নেটওয়ার্ক রয়েছে৷

AISHE সিস্টেম ব্যবহারকারীদেরকে তাদের নিজস্ব AISHE সিস্টেম ক্লায়েন্টদের প্রশিক্ষণ এবং বাস্তব আর্থিক বাজারের পরিস্থিতিতে ব্যবহার করার জন্য বিভিন্ন নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রদান করে। এটি লক্ষ্য করা গুরুত্বপূর্ণ যে শুধুমাত্র কেন্দ্রীয় AISHE সিস্টেম দ্বারা অনুমোদিত ট্রেডিং ইন্সট্রুমেন্ট এবং যেগুলির জন্য নিউরাল স্ট্রাকচার উপলব্ধ রয়েছে তা ব্যবহার করা যেতে পারে। আপনি সহজেই AISHE সিস্টেম ক্লায়েন্টে প্রবেশ করে একটি যন্ত্রের প্রাপ্যতা পরীক্ষা করতে পারেন। যদি ফেরত দেওয়া মানটি "0.0" হয়, তাহলে এর মানে হল যে উপকরণটি উপলব্ধ নয়৷ তাই, ব্যবহার করার আগে আপনার ব্যাঙ্ক, ব্রোকার বা AISHE সিস্টেম সাপোর্ট টিমের সাথে ইন্সট্রুমেন্টগুলি নিশ্চিত করা এবং সামঞ্জস্য করা প্রয়োজন৷

নিউরাল নেটওয়ার্ক (NN)

মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমের প্রকার যা মানুষের মস্তিষ্কের আচরণ অনুকরণ করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এনএন আন্তঃসংযুক্ত নোডের স্তরগুলির সমন্বয়ে গঠিত যা মস্তিষ্কের নিউরনের কাজ করার মতো তথ্য প্রক্রিয়া এবং প্রেরণ করে। এই নোডগুলির মধ্যে সংযোগগুলি ওজনযুক্ত, একটি প্রদত্ত ইনপুটের উপর ভিত্তি করে একটি আউটপুটকে আরও ভালভাবে ভবিষ্যদ্বাণী করতে এই ওজনগুলি সামঞ্জস্য করে নেটওয়ার্ককে ডেটা থেকে শেখার অনুমতি দেয়।

 

 

গভীর শিক্ষা (DL)

এক ধরনের মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম যা মানুষের মস্তিষ্কের আচরণ অনুকরণ করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এনএন আন্তঃসংযুক্ত নোডের স্তরগুলির সমন্বয়ে গঠিত যা মস্তিষ্কের নিউরনের কাজ করার মতো তথ্য প্রক্রিয়া এবং প্রেরণ করে। এই নোডগুলির মধ্যে সংযোগগুলি ওজনযুক্ত, একটি প্রদত্ত ইনপুটের উপর ভিত্তি করে একটি আউটপুটকে আরও ভালভাবে ভবিষ্যদ্বাণী করতে এই ওজনগুলি সামঞ্জস্য করে নেটওয়ার্ককে ডেটা থেকে শেখার অনুমতি দেয়।

 

আর্থিক বাজারে অর্ডারের জন্য পূর্বাভাস এবং সময়-সিরিজের পূর্বাভাস সহ বিভিন্ন কাজের জন্য NN ব্যবহার করা যেতে পারে। এগুলি বিশেষ করে এমন কাজগুলির জন্য উপযোগী যেগুলির মধ্যে প্যাটার্ন শনাক্তকরণ জড়িত, যেমন স্টকের মূল্য পূর্বাভাস বা আর্থিক ডেটাতে অসঙ্গতি সনাক্তকরণ। NN ইমেজ এবং স্পিচ রিকগনিশন, প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ এবং অন্যান্য অনেক অ্যাপ্লিকেশনের জন্যও ব্যবহার করা যেতে পারে।

 

আর্থিক বাজারের পূর্বাভাসের পরিপ্রেক্ষিতে, এনএনকে ঐতিহাসিক তথ্যের নিদর্শন এবং প্রবণতা সনাক্ত করতে প্রশিক্ষিত করা যেতে পারে, যা ভবিষ্যতে বাজারের আচরণ সম্পর্কে ভবিষ্যদ্বাণী করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, একটি এনএনকে একটি নির্দিষ্ট স্টকের মূল্য পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য প্রশিক্ষিত করা হতে পারে যেমন তার ঐতিহাসিক মূল্য, ট্রেডিং ভলিউম এবং অর্থনৈতিক সূচকগুলির মতো বিষয়গুলির উপর ভিত্তি করে। এটি ব্যবসায়ীদের একটি নির্দিষ্ট নিরাপত্তা কখন কেনা বা বিক্রি করতে হবে সে সম্পর্কে আরও সচেতন সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করতে পারে।

 

কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (সিএনএন)

একটি কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক হল এক ধরনের নিউরাল নেটওয়ার্ক যা ইমেজ শনাক্তকরণ কাজের জন্য বিশেষভাবে উপযুক্ত। এটি ইনপুট চিত্রগুলি থেকে বৈশিষ্ট্যগুলি বের করতে কনভোলিউশন নামক একটি প্রক্রিয়া ব্যবহার করে এবং তারপর বৈশিষ্ট্য মানচিত্রের মাত্রা কমাতে পুলিং অপারেশন প্রয়োগ করে। আর্থিক বাজারের অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে, সিএনএনগুলি প্রায়শই রাষ্ট্রীয় শ্রেণীবিভাগের কাজগুলির জন্য ব্যবহার করা হয়, যেমন একটি স্টকের দাম বাড়বে বা কমবে কিনা তা ভবিষ্যদ্বাণী করা।

 

AISHE সিস্টেম CNN-এর একটি পরিবর্তিত সংস্করণ ব্যবহার করে যা AISHE সিস্টেম ক্লায়েন্টদের মধ্যে 1 থেকে 10 স্তরের ইনপুট স্টেটে স্বল্প, মাঝারি এবং দীর্ঘমেয়াদী পূর্বাভাসে কালমান ফিল্টার প্রয়োগ করে। এটি নেটওয়ার্ককে বিমূর্ততার বিভিন্ন স্তরে শ্রেণিবদ্ধ বৈশিষ্ট্যগুলি শিখতে দেয়, এটি আর্থিক ডেটাতে নিদর্শনগুলি সনাক্ত করতে আরও কার্যকর করে তোলে। নেটওয়ার্কের আউটপুট হল সম্ভাব্য ফলাফলের উপর একটি সম্ভাব্যতা বিতরণ, যা বিভিন্ন ফলাফলের পূর্বাভাসিত সম্ভাবনার উপর ভিত্তি করে ট্রেডিং সিদ্ধান্ত নিতে ব্যবহার করা যেতে পারে।

 

পৌনঃপুনিক নিউরাল নেটওয়ার্ক (RNN)

AISHE সিস্টেম এবং ক্লায়েন্টের পরিপ্রেক্ষিতে, রিকারেন্ট নিউরাল নেটওয়ার্ক (RNN) একটি শক্তিশালী টুল যা ব্যবহারকারীদের রিয়েল-টাইমে আর্থিক বাজারের ডেটা বিশ্লেষণ এবং ভবিষ্যদ্বাণী করতে দেয়। AISHE সিস্টেম ক্লায়েন্টের RNNগুলি বিশেষভাবে ডেটার সিকোয়েন্স প্রক্রিয়া করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, যেমন দৈনিক অর্ডারের টাইম সিরিজ, এবং তথ্যকে এক সময় থেকে পরবর্তী ধাপে টিকে থাকার অনুমতি দেওয়ার জন্য লুপ ব্যবহার করে। এর মানে হল যে RNNগুলি ডেটাতে অস্থায়ী নির্ভরতা এবং নিদর্শনগুলি ক্যাপচার করতে পারে, যা ভবিষ্যতের প্রবণতা এবং বাজারের গতিবিধির পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য তাদের উপযুক্ত করে তোলে৷

 

AISHE সিস্টেম ক্লায়েন্টে, ব্যবহারকারীরা তাদের নিজস্ব RNN মডেলগুলিকে ঐতিহাসিক আর্থিক তথ্যের উপর প্রশিক্ষণ দিতে পারে এবং ভবিষ্যতের বাজার পরিস্থিতি সম্পর্কে ভবিষ্যদ্বাণী করতে এই মডেলগুলি ব্যবহার করতে পারে। আরএনএন মডেলগুলিকে ব্যবহারকারীর নির্দিষ্ট চাহিদা, যেমন পছন্দসই পূর্বাভাস দিগন্ত, ডেটার গ্রানুলারিটির স্তর এবং বিশ্লেষণ করা আর্থিক উপকরণের ধরন অনুসারে কাস্টমাইজ করা যেতে পারে।

 

AISHE সিস্টেম ক্লায়েন্টের RNN মডেলগুলি অন্যান্য নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেলগুলির সাথেও ব্যবহার করা যেতে পারে, যেমন কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (CNNs) বা লং শর্ট-টার্ম মেমরি নেটওয়ার্ক (LSTMs), আরও শক্তিশালী ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেল তৈরি করতে যা উভয় সাময়িক ক্যাপচার করতে পারে। এবং আর্থিক তথ্যে স্থানিক নিদর্শন। সামগ্রিকভাবে, AISHE সিস্টেম ক্লায়েন্টের RNNগুলি আর্থিক বাজারের ডেটা বিশ্লেষণ এবং ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য একটি শক্তিশালী হাতিয়ার প্রদান করে, যা ব্যবহারকারীদের তাদের বিনিয়োগ এবং ট্রেডিং কৌশল সম্পর্কে সচেতন সিদ্ধান্ত নিতে দেয়।

 

দীর্ঘ স্বল্পমেয়াদী মেমরি (LSTM)

এক ধরনের পৌনঃপুনিক নিউরাল নেটওয়ার্ক (RNN) যা ঐতিহ্যবাহী RNN-তে গ্রেডিয়েন্টের অদৃশ্য হওয়ার সমস্যাকে পরিচালনা করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। দীর্ঘমেয়াদী নির্ভরতা, যেমন প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ বা সময়-সিরিজ বিশ্লেষণের সাথে মডেলিং সিকোয়েন্স ডেটা মডেলিংয়ের জন্য LSTMগুলি বিশেষভাবে উপযুক্ত। একটি LSTM এবং একটি ঐতিহ্যগত RNN-এর মধ্যে প্রধান পার্থক্য হল যে একটি LSTM-এর আরও জটিল কাঠামো রয়েছে, যার মধ্যে একটি কোষের অবস্থা রয়েছে যা গেটিং প্রক্রিয়ার উপর ভিত্তি করে তথ্য ভুলে যেতে বা মনে রাখতে পারে।

 

একটি LSTM-এর মেমরি সেল হল এমন একটি উপাদান যা নেটওয়ার্ককে দীর্ঘ সময়ের জন্য তথ্য সংরক্ষণ করতে সক্ষম করে। মেমরি সেলের তিনটি গেটিং প্রক্রিয়া রয়েছে: ভুলে যাওয়া গেট, ইনপুট গেট এবং আউটপুট গেট। ভুলে যাওয়া গেট নির্ধারণ করে যে সেল স্টেটে কোন তথ্য বাতিল করা উচিত, যখন ইনপুট গেট নির্ধারণ করে যে সেল স্টেটে কোন নতুন তথ্য যোগ করা উচিত। অবশেষে, আউটপুট গেট নির্ধারণ করে যে সেল স্টেট থেকে কোন তথ্য পরবর্তী স্তরে বা নেটওয়ার্কের আউটপুটে আউটপুট করা উচিত।

 

AISHE সিস্টেম এবং ক্লায়েন্টের পরিপ্রেক্ষিতে, LSTMs বিভিন্ন কাজের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে, যার মধ্যে আর্থিক বাজারে সময়-সিরিজ বিশ্লেষণ এবং পূর্বাভাস রয়েছে। দীর্ঘ সময়ের জন্য তথ্য সংরক্ষণ করে, LSTMs ডেটাতে দীর্ঘমেয়াদী প্রবণতা এবং নিদর্শনগুলি সনাক্ত করতে শিখতে পারে এবং সেই প্যাটার্নগুলির উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে। AISHE সিস্টেম ব্যবহারকারীদের প্রাক-প্রশিক্ষিত LSTM মডেলগুলি প্রদান করে যেগুলি নির্দিষ্ট কাজের জন্য কাস্টমাইজ করা যায় এবং সূক্ষ্ম সুর করা যায়, যেমন স্টকের দাম বা মুদ্রা বিনিময় হারের পূর্বাভাস দেওয়া।

 

সীমাবদ্ধ বোল্টজম্যান মেশিন (RBM)

তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষার জন্য ব্যবহৃত এক ধরনের জেনারেটিভ মডেল, যা এক ধরনের মেশিন লার্নিং যার জন্য লেবেলযুক্ত ডেটার প্রয়োজন হয় না। RBMগুলি ইনপুট ডেটার অন্তর্নিহিত সম্ভাব্যতা বিতরণের প্রতিনিধিত্ব করতে শেখে, যা তাদেরকে মাত্রা হ্রাস এবং বৈশিষ্ট্য শিক্ষার মতো কাজের জন্য দরকারী করে তোলে।

 

RBM-এ, দৃশ্যমান এবং লুকানো এককগুলি ওজন দ্বারা সংযুক্ত থাকে, এবং নেটওয়ার্ককে সেই ওজনগুলি শিখতে প্রশিক্ষিত করা হয় যা ইনপুট ডেটাকে সর্বোত্তমভাবে উপস্থাপন করে। ওজনগুলিকে কনট্রাস্টিভ ডাইভারজেন্স নামক একটি কৌশল ব্যবহার করে সামঞ্জস্য করা হয়, যা মডেলের বিতরণ এবং ইনপুট ডেটা বিতরণের মধ্যে পার্থক্য কমাতে বারবার ওজনগুলিকে আপডেট করে।

 

RBM বিভিন্ন ধরনের অ্যাপ্লিকেশনের জন্য ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়েছে, যেমন ইমেজ রিকগনিশন, স্পিচ রিকগনিশন এবং সুপারিশ সিস্টেম। AISHE সিস্টেমের প্রেক্ষাপটে, RBM আর্থিক তথ্যের নিদর্শন এবং প্রবণতা শিখতে এবং দিনের বিবৃতিতে সাহায্য করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।

 

জেনারেটিভ অ্যাডভারসারিয়াল নেটওয়ার্ক (GANs)

এক ধরনের জেনারেটিভ মডেল যা AISHE সিস্টেমে ডেটা বৃদ্ধি এবং ক্লায়েন্টদের মধ্যে ডেটা অনুপ্রবেশের মতো কাজের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। GAN দুটি নিউরাল নেটওয়ার্ক নিয়ে গঠিত: একটি জেনারেটর নেটওয়ার্ক এবং একটি ডিসক্রিমিনেটর নেটওয়ার্ক। জেনারেটর নেটওয়ার্ক নতুন ডেটা নমুনা তৈরি করতে শেখে যা প্রশিক্ষণ ডেটার মতো, যখন বৈষম্যকারী নেটওয়ার্ক বাস্তব এবং উৎপন্ন ডেটার মধ্যে পার্থক্য করতে শেখে। GAN বাস্তবায়নের কাজগুলি AISHE সিস্টেমের মধ্যে AIMAN ম্যানেজমেন্ট টুলে পাওয়া যাবে।

 

 

 

 

AISHE সিস্টেম থেকে ফাইন্যান্সে AI

স্বায়ত্তশাসিত ট্রেডিং (AU)

AISHE সিস্টেম ক্লায়েন্ট একটি স্বায়ত্তশাসিত ট্রেডিং সিস্টেম অন্তর্ভুক্ত করে যা বাজারের ডেটা বিশ্লেষণ করতে এবং রিয়েল-টাইমে ট্রেডিং সিদ্ধান্ত নিতে AI-ভিত্তিক অ্যালগরিদম ব্যবহার করে। সিস্টেমটি ট্রেডিং সিদ্ধান্তগুলিকে স্বয়ংক্রিয় করতে মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম এবং গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে, ব্যবসায়ীদের কাস্টম ট্রেডিং মডেল তৈরি করতে দেয় যা মানুষের হস্তক্ষেপের প্রয়োজন ছাড়াই বাজারের প্রবণতা এবং অন্যান্য কারণের উপর ভিত্তি করে সিদ্ধান্ত নিতে পারে।

 

AISHE সিস্টেম ক্লায়েন্ট ব্যবহারকারী ব্যবসায়ীদের তাদের ট্রেডিং কৌশলগুলির উপর উচ্চ স্তরের কাস্টমাইজেশন এবং নিয়ন্ত্রণ রয়েছে। তারা তাদের নিজস্ব প্যারামিটার এবং ঝুঁকির মাত্রা সেট করতে পারে এবং সিস্টেমটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে বাজারের অবস্থার পরিবর্তনের সাথে সামঞ্জস্য করে। স্বায়ত্তশাসিত ট্রেডিং সিস্টেমটি ম্যানুয়ালি অ্যাকশন বোতাম ব্যবহার করে শুরু করা যেতে পারে, ব্যবসায়ীদের আরও নমনীয়তা এবং নিয়ন্ত্রণ দেয়।

 

চার্ট সূচক (CI)

AISHE সিস্টেম ক্লায়েন্ট সরাসরি তার প্ল্যাটফর্মে চার্ট নির্দেশককে একত্রিত করে না। যাইহোক, ব্যবসায়ীরা বাজারের ডেটা বিশ্লেষণ করতে এবং সম্ভাব্য ট্রেডিং সুযোগগুলি সনাক্ত করতে তাদের নিজস্ব চার্ট সূচক ব্যবহার করতে পারেন। ক্লায়েন্টের AI-ভিত্তিক অ্যালগরিদমগুলি দিকনির্দেশ বা প্রবণতা প্রদান করতে পারে, সেইসাথে তার নিজস্ব অন্তর্দৃষ্টির উপর ভিত্তি করে সতর্কতা এবং বিজ্ঞপ্তি প্রদান করতে পারে, যা ব্যবসায়ীদেরকে অবগত থাকতে এবং বাজারের পরিবর্তনগুলিতে দ্রুত প্রতিক্রিয়া জানাতে সহায়তা করে।

 

কিছু সাধারণ চার্ট সূচক যা ব্যবসায়ীরা ব্যবহার করতে পারে তার মধ্যে রয়েছে মুভিং এভারেজ, MACD, RSI, এবং বলিঞ্জার ব্যান্ড। এই টুলগুলি ট্রেডারদের মার্কেট ডেটার প্যাটার্ন এবং প্রবণতা চিহ্নিত করতে সাহায্য করে এবং জ্ঞাত ট্রেডিং সিদ্ধান্ত নিতে কার্যকর হতে পারে। যাইহোক, এটি লক্ষ করা গুরুত্বপূর্ণ যে AISHE সিস্টেম ক্লায়েন্ট চার্ট সূচকগুলিতে সরাসরি অ্যাক্সেস সরবরাহ করে না, তাই ব্যবসায়ীদের তাদের ট্রেডিং কৌশলগুলিতে অন্তর্ভুক্ত করার জন্য বাহ্যিক সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করতে হবে।

 

 

 

এআই শ্রেণীবিভাগ

 

দুর্বল AI (WAI)

সংকীর্ণ AI নামেও পরিচিত, এই ধরনের AI একটি নির্দিষ্ট কাজ সম্পাদন বা একটি নির্দিষ্ট সমস্যা সমাধানের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। দুর্বল AI সিস্টেমগুলি তাদের জ্ঞানকে অন্যান্য ডোমেনে সাধারণীকরণ করতে সক্ষম নয় এবং সঠিকভাবে কাজ করার জন্য তাদের উল্লেখযোগ্য মানব তত্ত্বাবধানের প্রয়োজন। WAI-এর উদাহরণগুলির মধ্যে রয়েছে ভয়েস সহকারী যেমন Siri বা Alexa, চ্যাটবট এবং সুপারিশ ইঞ্জিন।

 

শক্তিশালী AI (SAI)

কৃত্রিম সাধারণ বুদ্ধিমত্তা (AGI) নামেও পরিচিত, এই ধরনের AI এর লক্ষ্য হচ্ছে এমন মেশিন তৈরি করা যা একজন মানুষ যে কোনো বুদ্ধিবৃত্তিক কাজ করতে পারে। শক্তিশালী AI সিস্টেম বিশ্ব সম্পর্কে বুঝতে এবং যুক্তি দিতে, অভিজ্ঞতা থেকে শিখতে এবং নিজেরাই সিদ্ধান্ত নিতে সক্ষম হবে। যদিও SAI এখনও অনেক দূরে, কিছু গবেষক বিশ্বাস করেন যে এটি ভবিষ্যতে অর্জনযোগ্য।

 

 

AISHE সিস্টেম থেকে সোয়ার্ম ইন্টেলিজেন্স

AISHE সিস্টেম ব্যবহারকারীদেরকে তাদের নিজস্ব AISHE সিস্টেম ক্লায়েন্টদেরকে বাস্তব আর্থিক বাজারের পরিস্থিতিতে প্রশিক্ষণ ও ব্যবহার করার জন্য বিভিন্ন সোয়ার্ম ইন্টেলিজেন্স টুল সরবরাহ করে। এটি লক্ষ করা গুরুত্বপূর্ণ যে শুধুমাত্র কেন্দ্রীয় AISHE সিস্টেম দ্বারা অনুমোদিত ট্রেডিং ইন্সট্রুমেন্টগুলি সমর্থিত।

 

নীচে AISHE সিস্টেম এবং AISHE সিস্টেম ক্লায়েন্টদের দ্বারা সরবরাহিত কিছু নিউরাল নেটওয়ার্ক রয়েছে:

 

সোয়ার্ম ইন্টেলিজেন্স

ঝাঁক বুদ্ধিমত্তা বলতে বোঝায় বিকেন্দ্রীভূত এবং স্ব-সংগঠিত সিস্টেম দ্বারা প্রদর্শিত সমষ্টিগত আচরণ, যা সাধারণত প্রাণী বা পোকামাকড়ের সামাজিক আচরণ দ্বারা অনুপ্রাণিত হয়। AISHE সিস্টেম ক্লায়েন্টদের মধ্যে, সোয়ার্ম ইন্টেলিজেন্স অ্যালগরিদমগুলির বিকাশে ব্যবহার করা হয় যা জটিল সমস্যাগুলি সমাধানের জন্য AISHE সিস্টেম ক্লায়েন্টদের গ্রুপগুলির যৌথ আচরণকে অনুকরণ করে। সোয়ার্ম ইন্টেলিজেন্স অ্যাপ্রোচ বিশেষত সেই কাজগুলির জন্য উপযোগী যেগুলি একটি একক AISHE সিস্টেম ক্লায়েন্ট বা প্রথাগত কম্পিউটিং অ্যালগরিদম দ্বারা সমাধান করা যায় না।

 

যৌথ শিক্ষা

কালেক্টিভ লার্নিং সেই প্রক্রিয়াকে বোঝায় যার মাধ্যমে AISHE সিস্টেম ক্লায়েন্টদের একটি গ্রুপ তাদের ব্যক্তিগত এবং যৌথ কর্মক্ষমতা উন্নত করতে একসাথে শেখে। AISHE সিস্টেম ক্লায়েন্টদের মধ্যে, সমষ্টিগত শিক্ষা অর্জন করা হয় Swarm Intelligence অ্যালগরিদম ব্যবহারের মাধ্যমে, যা AISHE সিস্টেম ক্লায়েন্টদের তথ্য শেয়ার করতে এবং একে অপরের কাছ থেকে শিখতে দেয়। এই পদ্ধতিটি আর্থিক ট্রেডিং কৌশলগুলির বিকাশে বিশেষভাবে কার্যকর হয়েছে, যেখানে AISHE সিস্টেম ক্লায়েন্টদের একটি গ্রুপ বাজারের অবস্থা এবং অতীতের কর্মক্ষমতার উপর ভিত্তি করে ট্রেডিং সিদ্ধান্ত নিতে একসাথে কাজ করে।

 

যৌথ বুদ্ধিমত্তা

সমষ্টিগত বুদ্ধিমত্তা বলতে AISHE সিস্টেম ক্লায়েন্টদের একটি গোষ্ঠীর সমস্যাগুলি সমাধান করার ক্ষমতা বোঝায় যা যেকোন পৃথক AISHE সিস্টেম ক্লায়েন্টের ক্ষমতার বাইরে। AISHE সিস্টেমে, সমষ্টিগত বুদ্ধিমত্তা অর্জিত হয় সোর্ম ইন্টেলিজেন্স অ্যালগরিদম ব্যবহারের মাধ্যমে, যা AISHE সিস্টেম ক্লায়েন্টদের তথ্য শেয়ার করতে এবং জটিল সমস্যা সমাধানের জন্য একসাথে কাজ করতে দেয়। এই পদ্ধতিটি আর্থিক লেনদেনের জন্য ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলগুলির বিকাশে বিশেষভাবে কার্যকর হয়েছে, যেখানে AISHE সিস্টেম ক্লায়েন্টদের একটি গ্রুপ বাজারের ডেটা বিশ্লেষণ করতে এবং তাদের যৌথ বুদ্ধিমত্তার ভিত্তিতে ট্রেডিং সিদ্ধান্ত নিতে একসাথে কাজ করে।

 

 

 

 

 

AISHE সিস্টেম ক্লায়েন্ট

AISHE সিস্টেম ক্লায়েন্ট হল একটি সফ্টওয়্যার অ্যাপ্লিকেশন যা ব্যবহারকারীদের ক্লাউড-ভিত্তিক রিয়েল-টাইম আর্থিক ট্রেডিং প্ল্যাটফর্ম, AISHE সিস্টেমে অ্যাক্সেস প্রদান করে। ক্লায়েন্টটি Windows 10/11 অপারেটিং সিস্টেমের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ এবং এর জন্য Microsoft Office Excel 2016/2019 প্রয়োজন৷

মেশিন লার্নিং এবং AI কৌশলগুলি ব্যবহার করে যেমন তত্ত্বাবধানে লার্নিং, আনসুপারভাইজড লার্নিং, রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং, ট্রান্সফার লার্নিং, অ্যাক্টিভ লার্নিং এবং অনলাইন লার্নিং, AISHE সিস্টেম ক্লায়েন্ট ব্যবহারকারীদের আর্থিক ডেটা বিশ্লেষণ করতে এবং ট্রেডিং সিদ্ধান্ত নিতে সক্ষম করে। 

ক্লায়েন্টের মূল বৈশিষ্ট্য হল ব্যবহারকারীদের দ্বারা স্বতন্ত্রভাবে প্রশিক্ষিত হওয়ার ক্ষমতা, যা তাদের নির্দিষ্ট ট্রেডিং কৌশল এবং লক্ষ্যগুলির জন্য কাস্টমাইজড মডেল তৈরি করতে দেয়। ক্লায়েন্ট ব্যবহারকারীদের রিয়েল-টাইম মার্কেট ডেটা প্রদান করে এবং রিয়েল-টাইম ট্রেডিংয়ের জন্য DDE এবং RTD সমর্থন করে।

AISHE সিস্টেম ক্লায়েন্ট ব্যবহার করতে, ব্যবহারকারীদের অবশ্যই AISHE ওয়েবসাইট থেকে সফ্টওয়্যারটি ডাউনলোড করতে হবে এবং এটি তাদের Windows 10/11 অপারেটিং সিস্টেমে ইনস্টল করতে হবে। উপরন্তু, তাদের ব্যাঙ্ক বা ব্রোকার থেকে একটি ট্রেডিং পরিবেশ প্রয়োজন, যেমন মেটা ট্রেডার 4, যা DDE এবং RTD সমর্থন করে। AISHE সিস্টেম ক্লায়েন্ট ট্রেড করার জন্য বিভিন্ন ট্রেডিং প্ল্যাটফর্মের সাথে সংযোগ করতে পারে এবং ব্যবসা চালাতে পারে।

ক্লায়েন্ট বিনামূল্যে ডাউনলোড করতে পারে এবং ডেমো মানি নিয়ে আসে, যা ব্যবহারকারীদের প্রকৃত তহবিলের ঝুঁকি ছাড়াই ট্রেডিং অনুশীলন করতে দেয়। একবার ক্লায়েন্ট ইনস্টল হয়ে গেলে, ব্যবহারকারীরা এটিকে AISHE সিস্টেমের সাথে সংযুক্ত করতে পারেন এবং উপলব্ধ মেশিন লার্নিং এবং এআই কৌশলগুলি ব্যবহার করে তাদের মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দেওয়া শুরু করতে পারেন।

 

 

 

AISHE অ্যাপ্লিকেশনে ডাইনামিক ডেটা এক্সচেঞ্জ (DDE) এবং রিয়েল-টাইম ডেটা (RTD) ভাগ করে নেওয়ার ফলে কর্মক্ষমতা উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত হয়।

 

DDE হল একটি লিগ্যাসি প্রোটোকল যা AISHE কে অন্যান্য অ্যাপ্লিকেশনের সাথে যোগাযোগ এবং ডেটা বিনিময় করতে দেয়। DDE অ্যাসিঙ্ক্রোনাস, যার মানে AISHE অন্য অ্যাপ্লিকেশন দ্বারা পাঠানো ডেটার জন্য অপেক্ষা করতে হবে। যাইহোক, যখন ডেটা রিয়েল টাইমে আপডেট করার প্রয়োজন হয় না তখন এটি কার্যকর হতে পারে।

 

RTD, অন্যদিকে, AISHE-কে অন্য অ্যাপ্লিকেশন থেকে রিয়েল-টাইম ডেটা অ্যাক্সেস করার অনুমতি দেয়। RTD সিঙ্ক্রোনাসভাবে কাজ করে, AISHE কে রিয়েল টাইমে ডেটা গ্রহণ ও প্রদর্শনের অনুমতি দেয়। এটি প্রয়োজনীয় কারণ ডেটা রিয়েল টাইমে আপডেট করা দরকার।

 

সুতরাং, একটি AISHE অ্যাপ্লিকেশনে DDE এবং RTD ভাগ করা উভয় প্রোটোকলের সুবিধা নিতে পারে। উদাহরণ স্বরূপ, যে অ্যাপ্লিকেশনটি AISHE-কে ঐতিহাসিক ডেটা প্রদানের জন্য DDE ব্যবহার করে তা AISHE-কে রিয়েল-টাইম ডেটা পাঠাতে RTD ফাংশন ব্যবহার করতে পারে। এটি AISHE কে রিয়েল-টাইম ডেটা প্রক্রিয়াকরণ এবং প্রদর্শন করার সময় ঐতিহাসিক ডেটা অ্যাক্সেস করতে দেয়।

 

AISHE অ্যাপ্লিকেশনে DDE এবং RTD এর যৌথ ব্যবহারের একটি উদাহরণ হল স্টকের মূল্য প্রদর্শন। AISHE ঐতিহাসিক মূল্য ডেটা পাঠাতে DDE ব্যবহার করে একই সময়ে RTD ব্যবহার করে AISHE-কে রিয়েল-টাইম দাম পাঠায়। এটি AISHE ক্লায়েন্টকে রিয়েল-টাইম রেট আপডেট করার সময় ঐতিহাসিক হারের ডেটা প্রদর্শন করতে দেয়।

 

এটি লক্ষ করা গুরুত্বপূর্ণ যে DDE এবং RTD একসাথে ব্যবহার করে কিছু জটিলতা রয়েছে এবং এর জন্য সতর্ক পরিকল্পনা প্রয়োজন। উদাহরণস্বরূপ, AISHE অ্যাপ্লিকেশনের সাথে যোগাযোগ করার জন্য DDE এবং RTD সার্ভারগুলিকে কনফিগার করা আবশ্যক। উপরন্তু, উভয় প্রোটোকল থেকে সঠিকভাবে ডেটা প্রক্রিয়া করার জন্য AISHE অ্যাপ্লিকেশনটি কনফিগার করা আবশ্যক।

 

সামগ্রিকভাবে, DDE এবং RTD হল একটি AISHE-এর সুবিধার জন্য একটি শক্তিশালী সংমিশ্রণ যা ঐতিহাসিক এবং রিয়েল-টাইম উভয় ডেটা প্রক্রিয়া করতে পারে। যাইহোক, সঠিক বাস্তবায়নের জন্য জড়িত সমস্ত উপাদানগুলির যত্নশীল পরিকল্পনা এবং কনফিগারেশন প্রয়োজন।

 

AISHE-তে DDE ফাংশন:

• AISHE-তে DDE ফাংশনটি DDE প্রোটোকল সমর্থন করে এমন অন্যান্য অ্যাপ্লিকেশন থেকে ডেটা গ্রহণ করতে ব্যবহৃত হয়।
• DDE ফাংশনের সিনট্যাক্স হল "=DDE(সার্ভার, বিষয়, আইটেম)"।
• সার্ভার: যোগাযোগ করার জন্য DDE সার্ভারের নাম।
• বিষয়: এমন বিষয় যা অ্যাক্সেস করা ডেটার ধরন নির্ধারণ করে।
• আইটেম: যে আইটেম বা ডেটা অ্যাক্সেস করা হচ্ছে তার নাম।
• DDE ফাংশন একটি উদ্বায়ী ফাংশন, যার অর্থ প্রতিবার AISHE-তে পরিবর্তন ঘটলে এটি পুনরায় গণনা করা হয়।

 

ডাইনামিক ডেটা এক্সচেঞ্জ (DDE) হল এমন একটি পদ্ধতি যা অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে সরাসরি ডেটা আদান-প্রদানের মাধ্যমে একে অপরের সাথে যোগাযোগ করতে দেয়। AISHE-এ, DDE অন্যান্য অ্যাপ্লিকেশনকে AISHE প্রোটোকল থেকে ডেটা পড়তে বা লেখার অনুমতি দেয়।

ডিডিই সাধারণত উইন্ডোজ ক্লিপবোর্ডের মাধ্যমে সক্রিয় করা হয়। যখন একটি অ্যাপ্লিকেশন অন্য অ্যাপ্লিকেশনের সাথে সংযোগ করে, তখন এটি ডেটা বিনিময়ের জন্য একটি DDE চ্যানেল খোলে। তারপরে দুটি অ্যাপ্লিকেশন ডেটা বিনিময়ের জন্য DDE চ্যানেলে বার্তা পাঠাতে এবং গ্রহণ করতে পারে।

AISHE-তে DDE ব্যবহার করার জন্য, আপনার একটি তথাকথিত DDE সূত্র প্রয়োজন। একটি DDE সূত্র সর্বদা একটি বিস্ময়বোধক চিহ্ন (!) দিয়ে শুরু হয় তারপরে আপনি যে অ্যাপ্লিকেশনটির সাথে যোগাযোগ করতে চান তার পরে একটি কীওয়ার্ড যা আপনি যে ধরনের ক্রিয়া সম্পাদন করতে চান তা সংজ্ঞায়িত করে এবং অবশেষে প্রয়োজনীয় ক্রিয়াটির জন্য ব্যবহৃত প্যারামিটারগুলি।

এখানে AISHE-তে একটি DDE সূত্রের উদাহরণ দেওয়া হল, যা মেটাট্রেডার থেকে AISHE সিস্টেমে EURUSD "1.06541" এর মূল্য নেয় এবং এটি একটি কক্ষে সন্নিবেশিত করে:

 

=প্রটোকল|অ্যাপ্লিকেশন!কমান্ড|প্যারামিটার

 

ডিডিই সূত্রের উপাদানগুলি নিম্নরূপ:

• PROTOCOL: যোগাযোগের জন্য ব্যবহৃত প্রোটোকল। DDE এর জন্য, এটি সাধারণত "DDE" হয়।
• আবেদন: আপনি যে অ্যাপ্লিকেশনটির সাথে যোগাযোগ করতে চান তার নাম৷ এই ক্ষেত্রে এটি "হাইওয়ে" হবে।
• COMMAND: কীওয়ার্ড যা আপনি যে কাজটি করতে চান তা নির্ধারণ করে। এই ক্ষেত্রে এটি "InsertPrice" হবে।
• প্যারামিটার: কর্মের জন্য প্রয়োজনীয় পরামিতি। এই ক্ষেত্রে, সেটি হবে "1.06541" নম্বর।

 

আপনি যদি একটি কক্ষে এই সূত্রটি প্রবেশ করান এবং ঘরটি আপডেট করেন, তাহলে "1.06541" নম্বরটি AISHE-এ ঢোকানো হয়৷

 

 

AISHE-তে RTD বৈশিষ্ট্য:

• AISHE-তে RTD ফাংশনটি অন্য অ্যাপ্লিকেশন দ্বারা প্রদত্ত রিয়েল-টাইম ডেটা অ্যাক্সেস করতে ব্যবহৃত হয়।
• RTD ফাংশনের সিনট্যাক্স হল "=RTD(Server, Topic1, Topic2, ...)"।
• সার্ভার: তথ্য প্রদানকারী RTD সার্ভারের নাম।
• টপিক1, টপিক2, ...: বিষয় বা ডেটা অ্যাক্সেস করা হচ্ছে। এগুলি যেকোন সংখ্যক বিষয় বা তারিখ হতে পারে।
• আরটিডি ফাংশন একটি অ-উদ্বায়ী ফাংশন, যার অর্থ এটি শুধুমাত্র পুনঃগণনা করা হয় যখন অ্যাক্সেস করা ডেটা পরিবর্তন হয়।

 

রিয়েল-টাইম ডেটা (RTD) হল একটি পদ্ধতি যা AISHEকে অন্য প্রোগ্রাম বা অ্যাপ্লিকেশন থেকে রিয়েল-টাইম ডেটা অ্যাক্সেস করতে দেয়। ডিডিই এর বিপরীতে, যা অ্যাসিঙ্ক্রোনাসভাবে কাজ করে, আরটিডি সিঙ্ক্রোনাসভাবে কাজ করে, যা AISHEকে রিয়েল টাইমে ডেটা গ্রহণ এবং প্রদর্শন করতে দেয়।

RTD সাধারণত AISHE, RTD ফাংশনে একটি বিশেষ ফাংশন ব্যবহার করে সক্রিয় করা হয়। RTD ফাংশনের তিনটি প্রয়োজনীয় পরামিতি রয়েছে:

 

• ProgID  : অ্যাপ্লিকেশন বা প্রোগ্রামের প্রোগ্রাম শনাক্তকারী (ProgID) ডেটা প্রদান করে।
• Server  : কম্পিউটারের সার্ভারের নাম বা আইপি অ্যাড্রেস যে প্রোগ্রামটি চালায় তা ডেটা সরবরাহ করে।
• Topic  : পরিবেশিত ডেটার প্রকারের জন্য একটি অনন্য শনাক্তকারী৷

 

RTD ফাংশন কনফিগার হয়ে গেলে, AISHE পর্যায়ক্রমে ডেটা পুনরুদ্ধার করতে ফাংশনটিকে কল করে। যখন নতুন ডেটা পাওয়া যায়, RTD ফাংশন এটিকে AISHE-এ ফেরত দেয় এবং AISHE নতুন ডেটা দিয়ে সেল আপডেট করে।

 

এখানে AISHE-তে RTD ফাংশন ব্যবহার করে একটি উদাহরণ দেওয়া হল:

=RTD("ProgID","Server","Topic")

আরটিডি ফাংশনের উপাদানগুলি নিম্নরূপ:

 

• ProgID  : ডেটা প্রদানকারী অ্যাপ্লিকেশন বা প্রোগ্রামের ProgID। ProgID প্রোগ্রামটি সনাক্ত করে এবং AISHE কে এটি অ্যাক্সেস করার ক্ষমতা দেয়। ProgID-এর উদাহরণ হল অন্য AISHE উদাহরণের জন্য "AISHE.Application" বা Winsock নিয়ন্ত্রণের জন্য "MSWinsock.Winsock.1"।
• Server  : কম্পিউটার চালানোর প্রোগ্রামের নাম যা ডেটা সরবরাহ করে। এটি স্থানীয় কম্পিউটারের নাম বা দূরবর্তী কম্পিউটারের নাম হতে পারে।
• Topic  : পরিবেশিত ডেটার প্রকারের জন্য একটি অনন্য শনাক্তকারী৷ বিষয় পরামিতি অ্যাপ্লিকেশন দ্বারা সেট করা হয় এবং সংজ্ঞায়িত করে যে কোন ধরনের ডেটা পরিবেশিত হয়।

 

এটি লক্ষ্য করা গুরুত্বপূর্ণ যে RTD শুধুমাত্র তখনই আপডেট করা হয় যখন AISHE চলছে এবং RTD ফাংশন ওয়ার্কবুকে সক্রিয় থাকে। AISHE সক্রিয় বা বন্ধ না থাকলে, কোন ডেটা আপডেট করা হবে না।

RTD হল একটি শক্তিশালী বৈশিষ্ট্য যা AISHE কে রিয়েল-টাইম ডেটা অ্যাক্সেস এবং প্রদর্শন করতে দেয়। যাইহোক, এটির জন্য একটি কনফিগার করা অ্যাপ্লিকেশন প্রয়োজন যা ডেটা প্রদান করে এবং AISHE-তে RTD ফাংশনের যথাযথ বাস্তবায়ন।

 

 

যে DDE এবং RTD ফাংশন ব্যবহার কিছু জটিল দিক আছে এবং সতর্ক পরিকল্পনা প্রয়োজন. উদাহরণস্বরূপ, AISHE অ্যাপ্লিকেশনের সাথে যোগাযোগ করার জন্য DDE এবং RTD সার্ভারগুলিকে কনফিগার করা আবশ্যক। এছাড়াও,   উভয় প্রোটোকল থেকে ডেটা সঠিকভাবে প্রক্রিয়া করার জন্য AISHE  অ্যাপ্লিকেশনটিকে কনফিগার করতে হবে।

 

 

ActiveX প্রযুক্তি

AISHE ক্লায়েন্ট অ্যাপ্লিকেশনটি রিয়েল-টাইমে ইনকামিং ডেটা এবং অনুরোধগুলি পরিচালনা করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, ব্যবহারকারীদের ডেটা বিশ্লেষণ এবং প্রক্রিয়াকরণের জন্য একটি শক্তিশালী সরঞ্জাম সরবরাহ করে। এই কার্যকারিতা অর্জন করতে, অ্যাপ্লিকেশনটি DDE, RTD, এবং ActiveX নিয়ন্ত্রণ সহ বিভিন্ন প্রযুক্তি ব্যবহার করে।

অ্যাক্টিভএক্স প্রযুক্তি AISHE অ্যাপ্লিকেশনে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে যা অন্যান্য অ্যাপ্লিকেশন এবং প্রোগ্রামিং ভাষার সাথে নির্বিঘ্ন যোগাযোগ এবং একীকরণের অনুমতি দেয়। এই সমবায় বুদ্ধিমত্তা AISHE অ্যাপ্লিকেশনটিকে বহিরাগত ডেটা উত্সগুলির সাথে যোগাযোগ করতে এবং অ্যাপ্লিকেশনটির কার্যকারিতা বাড়ানোর জন্য তাদের সক্ষমতা লাভ করতে সক্ষম করে।

উদাহরণস্বরূপ, AISHE অ্যাপ্লিকেশনটি এক্সটার্নাল ডাটাবেস বা ওয়েব পরিষেবার সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করার জন্য ActiveX কন্ট্রোল ব্যবহার করতে পারে, যা ব্যবহারকারীদের প্রচুর ডেটা অ্যাক্সেস করতে দেয় যা অন্যথায় অনুপলব্ধ হবে। অ্যাক্টিভএক্স নিয়ন্ত্রণগুলি অ্যাপ্লিকেশনটির ব্যবহারকারী ইন্টারফেসে ইন্টারঅ্যাকটিভিটি যোগ করতেও ব্যবহার করা যেতে পারে, এটিকে আরও স্বজ্ঞাত এবং ব্যবহারকারী-বান্ধব করে তোলে।

ActiveX প্রযুক্তির শক্তিকে কাজে লাগিয়ে, AISHE অ্যাপ্লিকেশন তার নিজস্ব কর্মক্ষমতা এবং ক্ষমতা উন্নত করতে অন্যান্য অ্যাপ্লিকেশন এবং প্রোগ্রামিং ভাষার শক্তির সুবিধা নিতে পারে। ফলাফলটি ডেটা বিশ্লেষণ এবং প্রক্রিয়াকরণের জন্য একটি শক্তিশালী হাতিয়ার যা ব্যবহারকারীদের মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি এবং কর্মযোগ্য তথ্য প্রদান করতে পারে।

AISHE অ্যাপ্লিকেশনে ActiveX প্রযুক্তির ব্যবহার হল এর সহযোগী বুদ্ধিমত্তার একটি গুরুত্বপূর্ণ উপাদান, যা অন্যান্য অ্যাপ্লিকেশন এবং প্রোগ্রামিং ভাষার সাথে নিরবচ্ছিন্ন যোগাযোগ এবং একীকরণ সক্ষম করে।

 

গুরুত্বপূর্ণ

AISHE ক্লায়েন্ট-অ্যাপ্লিকেশন হল একটি শক্তিশালী AI সফ্টওয়্যার অ্যাপ্লিকেশন যা রিয়েল-টাইমে ইনকামিং ডেটা এবং অনুরোধগুলি পরিচালনা করতে বিভিন্ন প্রযুক্তি ব্যবহার করে। বিশেষত, অ্যাপ্লিকেশনটি এই কার্যকারিতা অর্জন করতে DDE, RTD, এবং ActiveX নিয়ন্ত্রণ ব্যবহার করে।

 

 

• ডিডিই অ্যাপ্লিকেশনটির একটি গুরুত্বপূর্ণ উপাদান, কারণ এটি ডিডিই প্রোটোকল সমর্থন করে এমন বহিরাগত অ্যাপ্লিকেশনগুলির সাথে যোগাযোগ সক্ষম করে। যখন অ্যাপ্লিকেশনটি একটি বাহ্যিক উত্স থেকে ডেটা গ্রহণ করে, তখন এটি VBA কোড ব্যবহার করে রিয়েল-টাইমে ডেটা প্রক্রিয়া করতে পারে। একইভাবে, অ্যাপ্লিকেশনটি ডিডিই ব্যবহার করে বহিরাগত অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে ডেটা পাঠাতে পারে।

 

• আরটিডি ফাংশনটিও AISHE ক্লায়েন্ট-অ্যাপ্লিকেশনের একটি অবিচ্ছেদ্য অংশ। এই ফাংশনটি অ্যাপ্লিকেশনটিকে স্টক টিকারের মতো বহিরাগত উত্স থেকে রিয়েল-টাইম ডেটা গ্রহণ করতে সক্ষম করে৷ ডেটা পরিবর্তন হলে, RTD ফাংশন রিয়েল-টাইমে ডেটা আপডেট করে। এই ডেটা VBA কোড ব্যবহার করে প্রক্রিয়া করা যেতে পারে, অ্যাপ্লিকেশনটিকে রিয়েল-টাইম গণনা এবং প্রক্রিয়াকরণ করার অনুমতি দেয়।

 

• ব্যবহারকারী ইন্টারফেসে কার্যকারিতা এবং ইন্টারঅ্যাক্টিভিটি যোগ করতে AISHE ক্লায়েন্ট-অ্যাপ্লিকেশনে ActiveX নিয়ন্ত্রণগুলি ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়। যখন একজন ব্যবহারকারী একটি ActiveX নিয়ন্ত্রণের সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করে, তখন অ্যাপ্লিকেশনটি VBA কোড ব্যবহার করে রিয়েল-টাইমে ব্যবহারকারীর ইনপুট প্রক্রিয়া করতে পারে। অতিরিক্তভাবে, ActiveX নিয়ন্ত্রণগুলি বাহ্যিক অ্যাপ্লিকেশন এবং প্রোগ্রামিং ভাষার সাথে যোগাযোগ করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।

 

 

AISHE ক্লায়েন্ট-অ্যাপ্লিকেশনটি রিয়েল-টাইমে ইনকামিং ডেটা এবং অনুরোধগুলি পরিচালনা করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, এটিকে রিয়েল-টাইম গণনা এবং প্রক্রিয়াকরণের জন্য একটি শক্তিশালী হাতিয়ার করে তুলেছে। ভিবিএ কোড ব্যবহার করে অ্যাপ্লিকেশন কীভাবে রিয়েল-টাইমে ডেটা প্রক্রিয়া করে এবং কীভাবে এটি বহিরাগত ডেটা উত্স এবং অ্যাপ্লিকেশনগুলির সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করার জন্য ডিডিই, আরটিডি এবং অ্যাক্টিভএক্স নিয়ন্ত্রণগুলি ব্যবহার করে তার উদাহরণ দেওয়া যেতে পারে। সামগ্রিকভাবে, DDE, RTD, এবং ActiveX নিয়ন্ত্রণের সমন্বয় AISHE ক্লায়েন্ট-অ্যাপ্লিকেশনকে রিয়েল-টাইম কার্যকারিতা প্রদান করতে সক্ষম করে যা বিভিন্ন শিল্প এবং ব্যবহারের ক্ষেত্রে অপরিহার্য।