Table of Contents
তারা বিভিন্ন ধারা, ঝুঁকি, বিনিয়োগ সিদ্ধান্ত পরীক্ষা এবং বিনিয়োগ করার জন্য সাহায্য করে। এই প্রবন্ধটি বাস্তব-বিশ্ব-বিশ্ব-বিশ্ব-এর অ্যাপ্লিকেশন পরীক্ষা করে দেখতে, উদাহরণ, উদাহরণ এবং অর্থনৈতিক পূর্বাভাসের জন্য নিউরোস্ট্র নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে থাকে।
স্টকমার্কা অনুমানে অ্যাপ্লিকেশন
নিউরাল নেটওয়ার্কগুলো ঐতিহাসিক তথ্য, বাজারের পরিসংখ্যান, এবং সংবাদ আবেগ বিশ্লেষণ করে স্টকের মূল্য অনুমান করে, তারা বিশাল পরিমাণ ডাটা তৈরি করতে পারে যা ঐতিহ্যবাহী পদ্ধতি দ্বারা সুস্পষ্ট নয়। উদাহরণ স্বরূপ, একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেল পরবর্তী দিনের মূল্য এবং হারের উপর ভিত্তি করে মূল্য নির্ধারণ করে।
স্বীকৃতি
অর্থনৈতিক প্রতিষ্ঠান নরুরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে ঋণকারীদের ঋণের হার মূল্যায়নের জন্য।
উদাহরণ: Loan ডিফল্ট পলিসি
একটি ব্যাংক একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক ঋণের পরিমাণ, ঋণের ঋণের ঋণের পরিমাণ, ঋণের ঋণের ঋণের পরিমাণ এবং ঋণের ইতিহাস নির্ধারণের মত ব্যবহার করে। প্রশিক্ষণ প্রদানের পর, নিউরাল নেটওয়ার্ক ৮৫ শতাংশ সম্ভাব্য ক্রেতাকে চিহ্নিত করার মাধ্যমে তা অর্জন করেছে, আর্থিক ক্ষতির পরিমাণ কমিয়ে আনার জন্য।
মৌলিক CAV: নিউক্লিড- এর নেটওয়ার্ক আউটপুট
ধরুন একটি নিউরাল নেটওয়ার্কের ইনপুট বৈশিষ্ট্য রয়েছে; X[F][F][F][F[F][F][F[F][F[F]][F]][Q][FO]:[L]][F]]][[Ctrl+L]], Whatট [F[Ctrl+F]]]:[[Ctrl+L]]]]]]:[[[[[Ctrl]]]]]]]]]]:[[[[[[[[[[[[[[[]]]]]]]]]]]]]
- dowart:: L = (0. 1) * x [F][F][F][/0][/b] [FO] [F][/b][/][/][/]][ ৩]
- সক্রিয়করণের ফাংশান (যেমন, sgrodo: y = y = y = / প্রথম +[F][F][F]
এই সহজ গণনাটি প্রদর্শন করছে কিভাবে নিউরাল নেটওয়ার্ক ইনপুট তথ্য আর্থিক পূর্বাভাসের মাধ্যমে ভবিষ্যদ্বাণী করা হয়েছে।