مشین سیکھنے سے مالی پیشینگوئیوں میں ایک قیمتی ذریعہ بن گیا ہے، تجزیہ کاروں نے مارکیٹ کے رویوں کی پیشینگوئی کی ہے اور معلوماتی فیصلے کرنے میں مدد دی ہے. یہ ہدایت کار ایک واضح، مرحلہ وار طریقہ فراہم کرتا ہے تاکہ مشین سیکھنے کی تکنیک کا عملی اطلاق کیا جا سکے۔
اعدادوشمار کو سمجھیں
پہلا قدم متعلقہ مالیاتی اعداد و شمار کو جمع کرنا ہے، جیسے اسٹاک قیمتوں، معاشی اشارے اور کمپنی مالیاتی اداروں۔ ڈیٹا کی خوبی لازمی ہے؛ ڈیٹا کی مقدار درست، مکمل اور تجدیدی۔ پریفیکچرنگ اقدامات میں اس کی جانچ کے لیے ڈیٹا کو تیار کرنے کے لیے ضروری ہے۔
صحیح نمونہ قائم کرنا
ہدایات کے کام پر مبنی ایک مناسب مشین سیکھنے کے ماڈل منتخب کریں۔ عام ماڈلوں میں لائنار کوائلن ، فیصلہ درختوں اور نیرول نیٹ ورک شامل ہیں۔ اعداد و شمار کی پیچیدگیوں اور انتخاب کے وقت درکار درستی کا جائزہ لیں ۔
تربیت اور تربیت
اس کي تر و تربیت اور جانچي سیٹ ميں کچھ اسک سياب کو شش کريں ۔ ماڈل کو ٹریننگ ڈیٹا کے استعمال سے چلا وٴ ، پھر اسکے عمل کا جائزہ لوک ڈیٹا کے ساتھ تلاش کريں ۔میٹروں کو قابل استعمال کريں ۔
ذمہداری اور نگرانی
جب ماڈل کی مشق کر تا ہے تو اسے حقیقی وقتی پیشینگوئیوں کے لئے الٹ دیتا ہے ۔۔ بڑے پیمانے پر اس کی کارکردگی کی نگرانی کرتا ہے اور نئے ڈیٹا کے ساتھ نئے اعداد و شمار کو درست رکھنے کے لئے اس ماڈل کی تجدید کرتا ہے ۔باقاعدہ تجزیے مارکیٹ حالات کو بدلنے میں مدد کرتا ہے ۔