एआईएसएचई प्रणाली
एआईएसएचई सिस्टम एक क्लाउड-आधारित प्लेटफॉर्म है जिसे रीयल-टाइम वित्तीय ट्रेडिंग के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो उन्नत आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग तकनीकों द्वारा संचालित है। इसका ब्लॉकचेन नेटवर्क ग्राहकों के बीच डेटा का सुरक्षित और कुशल आदान-प्रदान सुनिश्चित करता है। सिस्टम में दो मुख्य घटक होते हैं: एआईएसएचई सिस्टम क्लाइंट और एआईएसएचई सिस्टम स्वयं।
क्लाइंट एक डाउनलोड करने योग्य सॉफ्टवेयर एप्लिकेशन है जो एआईएसएचई सिस्टम से जुड़ता है और वित्तीय बाजार के रुझान, समाचार और अन्य प्रासंगिक डेटा पर रीयल-टाइम डेटा प्राप्त करता है। यह मशीन लर्निंग और एआई तकनीकों की एक श्रृंखला का उपयोग करता है, जैसे कि न्यूरल नेटवर्क, डीप लर्निंग और रीइन्फोर्समेंट लर्निंग, बाजार के डेटा का विश्लेषण करने और वास्तविक समय में ट्रेडों को निष्पादित करने के लिए। उपयोगकर्ता इसे अपनी विशिष्ट व्यापारिक प्राथमिकताओं और जोखिम सहनशीलता के अनुसार अनुकूलित कर सकते हैं।
ग्राहकों के बीच डेटा विनिमय और समन्वय के लिए केंद्रीय हब एआईएसएचई सिस्टम ही है, जो एआईएसएचई डेटा सेंटर में स्थित है। यह अलग-अलग क्लाइंट सिस्टम को तंत्रिका संरचना और प्रासंगिक डेटा स्ट्रीम प्रदान करता है ताकि प्रत्येक क्लाइंट स्वतंत्र रूप से कार्य कर सके। सिस्टम उपयोगकर्ताओं को डेमो मनी का उपयोग करके अपने सिस्टम-क्लाइंट को मुफ्त में प्रशिक्षित करने का अवसर प्रदान करता है, जिससे वास्तविक पूंजी को जोखिम में डाले बिना ट्रेडिंग रणनीतियों के अनुभव और विकास की अनुमति मिलती है।
एआईएसएचई सिस्टम क्लाइंट एक स्वायत्त एआई-संचालित प्रणाली है जो कंप्यूटर के साथ किसी के लिए भी सुलभ है, भले ही उनकी वित्तीय या व्यापारिक पृष्ठभूमि कुछ भी हो। यह वित्तीय बाजारों में संभावित रूप से पैसा कमाने का एक शक्तिशाली साधन है। सिस्टम क्लाउड-आधारित है और इसे विभिन्न रणनीतियों और प्राथमिकताओं को पूरा करने के लिए अनुकूलित किया जा सकता है, जिससे इसका उपयोग करना आसान और अनुकूलनीय हो जाता है। नवीनतम एआई तकनीकों का उपयोग करके, एआईएसएचई सिस्टम क्लाइंट उपयोगकर्ताओं को आत्मविश्वास से वित्तीय अवसरों की दुनिया में प्रवेश करने की अनुमति देता है। सबसे अच्छी बात यह है कि यह 30 दिनों के लिए बिना किसी बाध्यता के पूरी तरह से मुफ़्त है। इसे आज़माएं और जानें कि यह आपके वित्तीय लक्ष्यों को प्राप्त करने में आपकी सहायता कैसे कर सकता है।
एआईएसएचई प्रणाली के एप्लाइड मशीन लर्निंग के तरीके
एआईएसएचई प्रणाली उपयोगकर्ताओं को वास्तविक समय में अपने स्वयं के एआईएसएचई सिस्टम ग्राहकों को प्रशिक्षित करने और उपयोग करने के लिए अपने लागू मशीन सीखने के तरीकों तक पहुंच प्रदान करती है। उपयोगकर्ता अपने विशिष्ट लक्ष्यों के अनुरूप और वित्तीय बाजार में अपने प्रदर्शन को अनुकूलित करने के लिए अपने एआईएसएचई सिस्टम ग्राहकों को वैयक्तिकृत कर सकते हैं। निम्नलिखित अनुप्रयोग उपलब्ध हैं: स्व-पर्यवेक्षित शिक्षा (एसएसएल), अनुपयोगी शिक्षा (यूएल), सुदृढीकरण शिक्षा (आरएल), स्थानांतरण शिक्षा (टीएल), सक्रिय शिक्षा (एएल), और ऑनलाइन शिक्षा (ओएल)।
सेल्फ सुपरवाइज्ड लर्निंग (एसएसएल)
यह एक प्रकार की मशीन लर्निंग है जो एल्गोरिथम को लेबल किए गए डेटासेट पर प्रशिक्षित करती है। लक्ष्य इनपुट और आउटपुट वेरिएबल्स के बीच एक फ़ंक्शन ढूंढकर मैपिंग सीखना है जो इनपुट दिए गए आउटपुट की सटीक भविष्यवाणी कर सकता है। एआईएसएचई प्रणाली विभिन्न प्रकार के वित्तीय पूर्वानुमान कार्यों के लिए एसएसएल का उपयोग करती है, जैसे कि बी फॉरेक्स, इंडेक्स, कमोडिटी, स्टॉक और क्रिप्टो मुद्रा मूल्य भविष्यवाणी।
अनसुपर्वाइज्ड लर्निंग (UL)
यह एक प्रकार की मशीन लर्निंग है जहां एल्गोरिदम को बिना लेबल वाले डेटा सेट पर प्रशिक्षित किया जाता है। उद्देश्य डेटा संरचना के पूर्व ज्ञान के बिना डेटा के भीतर राज्यों और संबंधों को खोजना है। एआईएसएचई प्रणाली रीयल-टाइम वित्तीय उद्धरणों में बाजार के रुझान और विसंगतियों की पहचान करने के लिए यूएल का उपयोग करती है।
सुदृढीकरण सीखना (आरएल)
यह एक प्रकार की मशीन लर्निंग है जहां एल्गोरिद्म परीक्षण और त्रुटि के माध्यम से पर्यावरण के साथ बातचीत करके सीखता है। लक्ष्य एक इनाम संकेत को अधिकतम करने के लिए किसी दिए गए स्थिति में सर्वोत्तम संभव कार्रवाई सीखना है। एआईएसएचई सिस्टम एल्गोरिथम ट्रेडिंग के लिए आरएल का उपयोग करता है, जहां सिस्टम कनेक्टेड एआईएसएचई सिस्टम-क्लाइंट से फीडबैक और सुधार के आधार पर सर्वोत्तम ट्रेडिंग रणनीतियों को सीखता है।
ट्रांसफर लर्निंग (टीएल)
यह एक ऐसी तकनीक है जहां एक मॉडल जिसे किसी कार्य के लिए प्रशिक्षित किया गया है, को नए, संबंधित कार्य के लिए शुरुआती बिंदु के रूप में पुन: उपयोग किया जाता है। एआईएसएचई प्रणाली संबंधित कार्यों के लिए व्यापारिक अनुभवों के पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल का उपयोग करके वित्तीय पूर्वानुमानों की सटीकता और गति में सुधार करने के लिए टीएल का उपयोग करती है।
एक्टिव लर्निंग (एएल)
यह एक प्रकार की मशीन लर्निंग है जहां एल्गोरिद्म लेबल किए गए डेटा को प्राप्त करने के लिए किसी उपयोगकर्ता या अन्य सूचना स्रोत को सक्रिय रूप से क्वेरी कर सकता है। लक्ष्य वांछित स्तर के प्रदर्शन को प्राप्त करने के लिए आवश्यक टैग किए गए डेटा की मात्रा को कम करना है। एआईएसएचई प्रणाली वित्तीय पूर्वानुमान कार्यों में लेबल किए गए डेटा की आवश्यकता को कम करने के लिए एएल का उपयोग करती है।
ऑनलाइन लर्निंग (ओएल)
यह एक प्रकार की मशीन लर्निंग है जो नए डेटा के उपलब्ध होते ही मॉडल को लगातार अपडेट करती रहती है। लक्ष्य बदलते डेटा वितरण के अनुकूल होना और यह सुनिश्चित करना है कि मॉडल समय के साथ सटीक बना रहे। एआईएसएचई प्रणाली ओएल का उपयोग यह सुनिश्चित करने के लिए करती है कि इसके वास्तविक समय के वित्तीय पूर्वानुमान हमेशा बाजार की जानकारी के साथ अद्यतित रहें।
एआईएसएचई प्रणाली से सीखने के तरीके
एआईएसएचई प्रणाली उपयोगकर्ताओं को वास्तविक वित्तीय बाजार स्थितियों में अपने स्वयं के एआईएसएचई सिस्टम ग्राहकों को प्रशिक्षित करने और उपयोग करने के लिए विभिन्न शिक्षण दृष्टिकोण प्रदान करती है। यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि केवल केंद्रीय एआईएसएचई प्रणाली द्वारा अनुमोदित व्यापारिक उपकरण और जिसके लिए तंत्रिका संरचनाएं उपलब्ध हैं, का उपयोग किया जा सकता है। आप एआईएसएचई सिस्टम क्लाइंट में दर्ज करके किसी उपकरण की उपलब्धता की आसानी से जांच कर सकते हैं। यदि लौटाया गया मान "0.0" है, तो इसका अर्थ है कि साधन उपलब्ध नहीं है। इसलिए, उपकरणों का उपयोग करने से पहले उनकी पुष्टि करने और उन्हें समायोजित करने के लिए अपने बैंक, ब्रोकर या एआईएसएचई सिस्टम सपोर्ट टीम से जांच करना आवश्यक है।
उपयोगकर्ता अपने ग्राहकों को उनके विशिष्ट लक्ष्यों को पूरा करने और वित्तीय बाजार में उनके प्रदर्शन को अनुकूलित करने के लिए वैयक्तिकृत कर सकते हैं। निम्नलिखित सीखने के तरीके उपलब्ध हैं:
फ़ेडरेटेड लर्निंग (FL)
यह एक मशीन लर्निंग दृष्टिकोण है जो कई पार्टियों को डेटा साझा किए बिना अपने स्थानीय डेटा का उपयोग करके साझा मॉडल को प्रशिक्षित करने में सक्षम बनाता है। प्रत्येक पार्टी अपने स्वयं के डेटा पर एक मॉडल को प्रशिक्षित करती है, और उसके बाद केवल केंद्रीय सर्वर के साथ मॉडल अपडेट साझा करती है। केंद्रीय सर्वर एक नया वैश्विक मॉडल उत्पन्न करने के लिए मॉडल अपडेट को एकत्र करता है, जिसे आगे के प्रशिक्षण के लिए उपयोग करने के लिए प्रत्येक पार्टी को वापस भेजा जाता है।
सहकारी सीखना (सीओएल)
यह एक ऐसा दृष्टिकोण है जहाँ एक सामान्य कार्य को सीखने के लिए कई शिक्षार्थी एक दूसरे के साथ सहयोग करते हैं। प्रत्येक शिक्षार्थी के पास डेटा के एक अलग उपसमुच्चय तक पहुंच होती है, और वे अपने व्यक्तिगत सीखने के परिणामों को बेहतर बनाने के लिए एक दूसरे के साथ जानकारी साझा करते हैं। प्रत्येक व्यक्तिगत शिक्षार्थी की ताकत का लाभ उठाकर मशीन लर्निंग सिस्टम के समग्र प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए इस दृष्टिकोण का उपयोग किया जा सकता है।
विशेषज्ञ प्रदर्शनों के साथ सुदृढीकरण सीखना (RLfED)
यह दृष्टिकोण सुदृढीकरण सीखने (आरएल) और पर्यवेक्षित शिक्षण की ताकत को जोड़ती है। आरएल में, एक एजेंट अपने पर्यावरण के साथ ट्रायल-एंड-एरर इंटरैक्शन के माध्यम से सीखता है, जबकि पर्यवेक्षित सीखने में, एजेंट को लेबल किए गए डेटा के साथ प्रदान किया जाता है। RLfED में, एक विशेषज्ञ एजेंट को कार्य करने के तरीकों का प्रदर्शन प्रदान करता है, और एजेंट इन प्रदर्शनों का उपयोग RL के माध्यम से अपने स्वयं के सीखने के मार्गदर्शन के लिए करता है। सीखने के लिए आवश्यक परीक्षण-और-त्रुटि की मात्रा को कम करके आरएल-आधारित प्रणालियों की गति और दक्षता में सुधार के लिए इस दृष्टिकोण का उपयोग किया जा सकता है।
एआईएसएचई प्रणाली द्वारा प्रदान किए गए कुछ तंत्रिका नेटवर्क नीचे दिए गए हैं
एआईएसएचई प्रणाली उपयोगकर्ताओं को वास्तविक वित्तीय बाजार स्थितियों के तहत अपने स्वयं के एआईएसएचई सिस्टम ग्राहकों को प्रशिक्षित करने और उपयोग करने के लिए विभिन्न तंत्रिका नेटवर्क प्रदान करती है। यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि केवल केंद्रीय एआईएसएचई प्रणाली द्वारा अनुमोदित व्यापारिक उपकरण और जिसके लिए तंत्रिका संरचनाएं उपलब्ध हैं, का उपयोग किया जा सकता है। आप एआईएसएचई सिस्टम क्लाइंट में दर्ज करके किसी उपकरण की उपलब्धता की आसानी से जांच कर सकते हैं। यदि लौटाया गया मान "0.0" है, तो इसका मतलब है कि उपकरण उपलब्ध नहीं है। इसलिए, उपकरणों का उपयोग करने से पहले अपने बैंक, ब्रोकर या एआईएसएचई सिस्टम सपोर्ट टीम के साथ उपकरणों की पुष्टि और समायोजन करना आवश्यक है।
तंत्रिका नेटवर्क (एनएन)
मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का प्रकार जो मानव मस्तिष्क के व्यवहार को अनुकरण करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। एनएन इंटरकनेक्टेड नोड्स की परतों से बना है जो मस्तिष्क के काम करने के तरीके के समान सूचना को संसाधित और प्रसारित करता है। इन नोड्स के बीच के कनेक्शन को भारित किया जाता है, जिससे नेटवर्क किसी दिए गए इनपुट के आधार पर आउटपुट का बेहतर अनुमान लगाने के लिए इन भारों को समायोजित करके डेटा से सीख सकता है।
डीप लर्निंग (डीएल)
एक प्रकार का मशीन लर्निंग एल्गोरिदम जिसे मानव मस्तिष्क के व्यवहार को अनुकरण करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। एनएन इंटरकनेक्टेड नोड्स की परतों से बना है जो मस्तिष्क के काम करने के तरीके के समान सूचना को संसाधित और प्रसारित करता है। इन नोड्स के बीच के कनेक्शन को भारित किया जाता है, जिससे नेटवर्क किसी दिए गए इनपुट के आधार पर आउटपुट का बेहतर अनुमान लगाने के लिए इन भारों को समायोजित करके डेटा से सीख सकता है।एनएन का उपयोग वित्तीय बाजार पर आदेशों के लिए पूर्वानुमान और समय-श्रृंखला भविष्यवाणी सहित विभिन्न प्रकार के कार्यों के लिए किया जा सकता है। वे विशेष रूप से उन कार्यों के लिए उपयोगी होते हैं जिनमें पैटर्न पहचान शामिल होती है, जैसे स्टॉक मूल्य भविष्यवाणी या वित्तीय डेटा में विसंगति का पता लगाना। एनएन का उपयोग छवि और भाषण पहचान, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और कई अन्य अनुप्रयोगों के लिए भी किया जा सकता है।वित्तीय बाजार भविष्यवाणी के संदर्भ में, एनएन को ऐतिहासिक डेटा में पैटर्न और प्रवृत्तियों की पहचान करने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है, जिसका उपयोग भविष्य के बाजार व्यवहार के बारे में भविष्यवाणी करने के लिए किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, एक NN को किसी विशेष स्टॉक की ऐतिहासिक कीमत, ट्रेडिंग वॉल्यूम और आर्थिक संकेतकों जैसे कारकों के आधार पर उसकी कीमत का अनुमान लगाने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है। इससे व्यापारियों को किसी विशेष सुरक्षा को खरीदने या बेचने के बारे में अधिक सूचित निर्णय लेने में मदद मिल सकती है।
संवेदी तंत्रिका नेटवर्क (सीएनएन)
दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क एक प्रकार का तंत्रिका नेटवर्क है जो छवि पहचान कार्यों के लिए विशेष रूप से उपयुक्त है। यह इनपुट छवियों से सुविधाओं को निकालने के लिए कनवल्शन नामक एक प्रक्रिया का उपयोग करता है, और फिर फ़ीचर मैप्स की आयामीता को कम करने के लिए पूलिंग ऑपरेशन लागू करता है। वित्तीय बाजार अनुप्रयोगों में, CNNs का उपयोग अक्सर राज्य वर्गीकरण कार्यों के लिए किया जाता है, जैसे कि यह भविष्यवाणी करना कि स्टॉक की कीमत ऊपर या नीचे जाएगी।एआईएसएचई प्रणाली सीएनएन के एक संशोधित संस्करण का उपयोग करती है जो एआईएसएचई सिस्टम क्लाइंट में 1 से 10 के स्तर में इनपुट स्थिति लघु, मध्यम और दीर्घकालिक पूर्वानुमानों के लिए कलमन फिल्टर लागू करती है। यह नेटवर्क को अमूर्तता के विभिन्न स्तरों पर पदानुक्रमित विशेषताओं को सीखने की अनुमति देता है, जिससे यह वित्तीय डेटा में पैटर्न की पहचान करने में अधिक प्रभावी हो जाता है। नेटवर्क का आउटपुट संभावित परिणामों पर एक संभाव्यता वितरण है, जिसका उपयोग विभिन्न परिणामों की अनुमानित संभावना के आधार पर व्यापारिक निर्णय लेने के लिए किया जा सकता है।
आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क (आरएनएन)
एआईएसएचई प्रणाली और ग्राहक के संदर्भ में, आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क (आरएनएन) एक शक्तिशाली उपकरण है जो उपयोगकर्ताओं को वास्तविक समय में वित्तीय बाजार डेटा का विश्लेषण और भविष्यवाणी करने की अनुमति देता है। AISHE सिस्टम क्लाइंट में RNN को विशेष रूप से डेटा के अनुक्रमों को संसाधित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जैसे कि दैनिक आदेशों की समय श्रृंखला, और सूचनाओं को एक समय के चरण से अगले तक बने रहने की अनुमति देने के लिए लूप का उपयोग करें। इसका मतलब यह है कि RNN डेटा में अस्थायी निर्भरता और पैटर्न को कैप्चर कर सकते हैं, जिससे वे भविष्य के रुझानों और बाजार की गतिविधियों के पूर्वानुमान के लिए अच्छी तरह से अनुकूल हो जाते हैं।AISHE सिस्टम क्लाइंट में, उपयोगकर्ता अपने स्वयं के RNN मॉडल को ऐतिहासिक वित्तीय डेटा पर प्रशिक्षित कर सकते हैं, और इन मॉडलों का उपयोग भविष्य की बाजार स्थितियों के बारे में भविष्यवाणी करने के लिए कर सकते हैं। RNN मॉडल को उपयोगकर्ता की विशिष्ट आवश्यकताओं, जैसे कि वांछित पूर्वानुमान क्षितिज, डेटा की ग्रैन्युलैरिटी का स्तर और विश्लेषण किए जा रहे वित्तीय साधनों के प्रकार को फिट करने के लिए अनुकूलित किया जा सकता है।एआईएसएचई सिस्टम क्लाइंट में आरएनएन मॉडल का उपयोग अन्य न्यूरल नेटवर्क मॉडल के संयोजन के रूप में भी किया जा सकता है, जैसे कनवॉल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क्स (सीएनएन) या लॉन्ग शॉर्ट-टर्म मेमोरी नेटवर्क्स (एलएसटीएम), ताकि अधिक शक्तिशाली प्रेडिक्टिव मॉडल तैयार किए जा सकें जो अस्थायी दोनों को कैप्चर कर सकें। और वित्तीय डेटा में स्थानिक पैटर्न। कुल मिलाकर, एआईएसएचई सिस्टम क्लाइंट में आरएनएन वित्तीय बाजार डेटा का विश्लेषण और भविष्यवाणी करने के लिए एक शक्तिशाली उपकरण प्रदान करते हैं, जिससे उपयोगकर्ता अपने निवेश और व्यापारिक रणनीतियों के बारे में सूचित निर्णय ले सकते हैं।
लॉन्ग शॉर्ट-टर्म मेमोरी (LSTM)
एक प्रकार का आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क (आरएनएन) जिसे पारंपरिक आरएनएन में गायब ग्रेडियेंट की समस्या को संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया है। LSTM लंबी अवधि की निर्भरताओं जैसे प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण या समय-श्रृंखला विश्लेषण के साथ मॉडलिंग अनुक्रम डेटा के लिए विशेष रूप से उपयुक्त हैं। LSTM और एक पारंपरिक RNN के बीच मुख्य अंतर यह है कि LSTM की एक अधिक जटिल संरचना होती है, जिसमें एक सेल स्टेट भी शामिल है जो गेटिंग मैकेनिज्म के आधार पर जानकारी को चुनिंदा रूप से भूल या याद रख सकता है।LSTM में मेमोरी सेल वह घटक है जो नेटवर्क को अधिक समय तक जानकारी संग्रहीत करने में सक्षम बनाता है। मेमोरी सेल में तीन गेटिंग मैकेनिज्म होते हैं: भूल गेट, इनपुट गेट और आउटपुट गेट। भूल गेट यह निर्धारित करता है कि सेल की स्थिति में कौन सी जानकारी को छोड़ दिया जाना चाहिए, जबकि इनपुट गेट यह तय करता है कि सेल की स्थिति में कौन सी नई जानकारी जोड़ी जानी चाहिए। अंत में, आउटपुट गेट यह निर्धारित करता है कि सेल की स्थिति से कौन सी जानकारी अगली परत या नेटवर्क के आउटपुट में आउटपुट की जानी चाहिए।एआईएसएचई प्रणाली और ग्राहक के संदर्भ में, एलएसटीएम का उपयोग वित्तीय बाजारों में समय-श्रृंखला विश्लेषण और पूर्वानुमान सहित विभिन्न कार्यों के लिए किया जा सकता है। लंबे समय तक जानकारी संग्रहीत करके, LSTM डेटा में दीर्घकालिक रुझानों और पैटर्न की पहचान करना सीख सकते हैं और उन पैटर्नों के आधार पर भविष्यवाणी कर सकते हैं। एआईएसएचई प्रणाली उपयोगकर्ताओं को पूर्व-प्रशिक्षित एलएसटीएम मॉडल प्रदान करती है जिन्हें विशिष्ट कार्यों के लिए अनुकूलित और परिष्कृत किया जा सकता है, जैसे कि स्टॉक की कीमतों या मुद्रा विनिमय दरों की भविष्यवाणी करना।
प्रतिबंधित बोल्ट्जमान मशीन (आरबीएम)
अप्रशिक्षित शिक्षण के लिए उपयोग किया जाने वाला एक प्रकार का जनरेटिव मॉडल, जो एक प्रकार की मशीन लर्निंग है जिसे लेबल किए गए डेटा की आवश्यकता नहीं होती है। आरबीएम इनपुट डेटा के अंतर्निहित संभाव्यता वितरण का प्रतिनिधित्व करना सीखते हैं, जो उन्हें आयामीता में कमी और फीचर लर्निंग जैसे कार्यों के लिए उपयोगी बनाता है।RBMs में, दृश्यमान और छिपी हुई इकाइयाँ वज़न से जुड़ी होती हैं, और नेटवर्क को उन वज़न को सीखने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है जो इनपुट डेटा का सबसे अच्छा प्रतिनिधित्व करते हैं। वज़न को कंट्रास्टिव डायवर्जेंस नामक तकनीक का उपयोग करके समायोजित किया जाता है, जो मॉडल के वितरण और इनपुट डेटा के वितरण के बीच अंतर को कम करने के लिए वजन को अद्यतन करता है।आरबीएम का व्यापक रूप से विभिन्न प्रकार के अनुप्रयोगों के लिए उपयोग किया गया है, जैसे कि छवि पहचान, वाक् पहचान और सिफारिश प्रणाली। एआईएसएचई प्रणाली के संदर्भ में, आरबीएम का उपयोग वित्तीय आंकड़ों में पैटर्न और प्रवृत्तियों को जानने और दिन के विवरण के साथ मदद करने के लिए किया जा सकता है।
जनरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क (GANs)
एक प्रकार का जनरेटिव मॉडल जिसका उपयोग एआईएसएचई प्रणाली में डेटा वृद्धि और ग्राहकों के बीच डेटा पैठ जैसे कार्यों के लिए किया जा सकता है। GAN में दो न्यूरल नेटवर्क होते हैं: एक जनरेटर नेटवर्क और एक डिस्क्रिमिनेटर नेटवर्क। जनरेटर नेटवर्क प्रशिक्षण डेटा के समान नए डेटा नमूने उत्पन्न करना सीखता है, जबकि विवेचक नेटवर्क वास्तविक और उत्पन्न डेटा के बीच अंतर करना सीखता है। जीएएन को लागू करने के कार्यों को एआईएसएचई प्रणाली के भीतर एआईएमएएन प्रबंधन उपकरण में पाया जा सकता है।
एआईएसएचई प्रणाली से वित्त में एआई
स्वायत्त व्यापार (एयू)
एआईएसएचई सिस्टम क्लाइंट में एक स्वायत्त व्यापार प्रणाली शामिल है जो बाजार डेटा का विश्लेषण करने और रीयल-टाइम में व्यापार निर्णय लेने के लिए एआई-आधारित एल्गोरिदम का उपयोग करती है। सिस्टम ट्रेडिंग निर्णयों को स्वचालित करने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम और डीप न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करता है, जिससे व्यापारियों को कस्टम ट्रेडिंग मॉडल बनाने की अनुमति मिलती है जो मानव हस्तक्षेप की आवश्यकता के बिना बाजार के रुझान और अन्य कारकों के आधार पर निर्णय ले सकते हैं।एआईएसएचई सिस्टम क्लाइंट का उपयोग करने वाले व्यापारियों के पास अपनी व्यापारिक रणनीतियों पर उच्च स्तर का अनुकूलन और नियंत्रण होता है। वे अपने स्वयं के पैरामीटर और जोखिम स्तर निर्धारित कर सकते हैं, और सिस्टम स्वचालित रूप से बाजार की स्थितियों को बदलने के लिए समायोजित करता है। व्यापारियों को अधिक लचीलापन और नियंत्रण देते हुए स्वायत्त व्यापार प्रणाली को मैन्युअल रूप से एक्शन बटन का उपयोग करके भी शुरू किया जा सकता है।
चार्ट संकेतक (सीआई)
एआईएसएचई सिस्टम क्लाइंट चार्ट संकेतकों को सीधे अपने प्लेटफॉर्म में एकीकृत नहीं करता है। हालांकि, ट्रेडर बाज़ार डेटा का विश्लेषण करने और संभावित ट्रेडिंग अवसरों की पहचान करने के लिए अपने स्वयं के चार्ट संकेतकों का उपयोग कर सकते हैं। क्लाइंट के एआई-आधारित एल्गोरिदम दिशा-निर्देश या रुझान प्रदान कर सकते हैं, साथ ही अपने स्वयं के अंतर्दृष्टि के आधार पर अलर्ट और सूचनाएं प्रदान कर सकते हैं, जिससे व्यापारियों को सूचित रहने और बाजार में बदलावों पर तुरंत प्रतिक्रिया करने में मदद मिलती है।कुछ सामान्य चार्ट संकेतक जिनका उपयोग व्यापारी कर सकते हैं उनमें मूविंग एवरेज, एमएसीडी, आरएसआई और बोलिंगर बैंड शामिल हैं। ये उपकरण व्यापारियों को बाजार डेटा में पैटर्न और प्रवृत्तियों को देखने में मदद करते हैं और सूचित व्यापारिक निर्णय लेने में उपयोगी हो सकते हैं। हालांकि, यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि एआईएसएचई सिस्टम क्लाइंट चार्ट संकेतकों तक सीधी पहुंच प्रदान नहीं करता है, इसलिए व्यापारियों को उन्हें अपनी व्यापारिक रणनीतियों में शामिल करने के लिए बाहरी उपकरणों का उपयोग करना चाहिए।
एआई वर्गीकरण
कमजोर एआई (डब्ल्यूएआई)
संकीर्ण AI के रूप में भी जाना जाता है, इस प्रकार के AI को किसी विशिष्ट कार्य को करने या किसी विशेष समस्या को हल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। कमजोर एआई सिस्टम अपने ज्ञान को अन्य डोमेन में सामान्य करने में सक्षम नहीं हैं, और उन्हें ठीक से काम करने के लिए महत्वपूर्ण मानव पर्यवेक्षण की आवश्यकता होती है। WAI के उदाहरणों में आवाज सहायक जैसे सिरी या एलेक्सा, चैटबॉट और सिफारिश इंजन शामिल हैं।
मजबूत एआई (एसएआई)
कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता (AGI) के रूप में भी जाना जाता है, इस प्रकार के AI का उद्देश्य ऐसी मशीनों को विकसित करना है जो किसी भी बौद्धिक कार्य को कर सकती हैं जो मनुष्य कर सकता है। मजबूत एआई सिस्टम दुनिया को समझने और तर्क करने में सक्षम होंगे, अनुभव से सीखेंगे और अपने दम पर निर्णय लेने में सक्षम होंगे। जबकि SAI अभी भी एक लंबा रास्ता तय करना है, कुछ शोधकर्ताओं का मानना है कि यह भविष्य में प्राप्त करने योग्य है।
एआईएसएचई प्रणाली से स्वार्म इंटेलिजेंस
एआईएसएचई सिस्टम उपयोगकर्ताओं को वास्तविक वित्तीय बाजार स्थितियों में अपने स्वयं के एआईएसएचई सिस्टम ग्राहकों को प्रशिक्षित करने और उपयोग करने के लिए विभिन्न स्वार्म इंटेलिजेंस टूल प्रदान करता है। यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि केवल केंद्रीय एआईएसएचई प्रणाली द्वारा अनुमोदित व्यापारिक उपकरण ही समर्थित हैं।
एआईएसएचई सिस्टम और एआईएसएचई सिस्टम क्लाइंट द्वारा प्रदान किए गए कुछ तंत्रिका नेटवर्क नीचे दिए गए हैं:
झुंड खुफिया
स्वार्म इंटेलिजेंस विकेंद्रीकृत और स्व-संगठित प्रणालियों द्वारा प्रदर्शित सामूहिक व्यवहार को संदर्भित करता है, जो आमतौर पर जानवरों या कीड़ों के सामाजिक व्यवहार से प्रेरित होता है। एआईएसएचई सिस्टम क्लाइंट्स में, झुंड इंटेलिजेंस का उपयोग एल्गोरिदम के विकास में किया जाता है जो जटिल समस्याओं को हल करने के लिए एआईएसएचई सिस्टम क्लाइंट के समूहों के सामूहिक व्यवहार का अनुकरण करता है। स्वार्म इंटेलिजेंस दृष्टिकोण उन कार्यों के लिए विशेष रूप से उपयोगी है जिन्हें एकल एआईएसएचई सिस्टम क्लाइंट या पारंपरिक कंप्यूटिंग एल्गोरिदम द्वारा हल नहीं किया जा सकता है।
सामूहिक सीख
सामूहिक शिक्षण उस प्रक्रिया को संदर्भित करता है जिसके द्वारा एआईएसएचई सिस्टम क्लाइंट का एक समूह अपने व्यक्तिगत और सामूहिक प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए एक साथ सीखता है। एआईएसएचई सिस्टम क्लाइंट्स में, स्वार्म इंटेलिजेंस एल्गोरिदम के उपयोग के माध्यम से सामूहिक शिक्षा हासिल की जाती है, जो एआईएसएचई सिस्टम क्लाइंट्स को जानकारी साझा करने और एक दूसरे से सीखने की अनुमति देती है। यह दृष्टिकोण वित्तीय व्यापार रणनीतियों के विकास में विशेष रूप से उपयोगी रहा है, जहां एआईएसएचई प्रणाली के ग्राहकों का एक समूह बाजार की स्थितियों और पिछले प्रदर्शन के आधार पर व्यापारिक निर्णय लेने के लिए मिलकर काम करता है।
सामूहिक आसूचना
कलेक्टिव इंटेलिजेंस एआईएसएचई सिस्टम क्लाइंट के एक समूह की उन समस्याओं को हल करने की क्षमता को संदर्भित करता है जो किसी भी एआईएसएचई सिस्टम क्लाइंट की क्षमताओं से परे हैं। एआईएसएचई सिस्टम में, सामूहिक इंटेलिजेंस को झुंड इंटेलिजेंस एल्गोरिदम के उपयोग के माध्यम से प्राप्त किया जाता है, जो एआईएसएचई सिस्टम क्लाइंट को जानकारी साझा करने और जटिल समस्याओं को हल करने के लिए एक साथ काम करने की अनुमति देता है। यह दृष्टिकोण वित्तीय व्यापार के लिए भविष्य कहनेवाला मॉडल के विकास में विशेष रूप से उपयोगी रहा है, जहां एआईएसएचई प्रणाली के ग्राहकों का एक समूह बाजार डेटा का विश्लेषण करने और उनकी सामूहिक बुद्धि के आधार पर व्यापारिक निर्णय लेने के लिए एक साथ काम करता है।
एआईएसएचई सिस्टम क्लाइंट
एआईएसएचई सिस्टम क्लाइंट एक सॉफ्टवेयर एप्लिकेशन है जो उपयोगकर्ताओं को क्लाउड-आधारित रीयल-टाइम वित्तीय ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म, एआईएसएचई सिस्टम तक पहुंच प्रदान करता है। क्लाइंट विंडोज 10/11 ऑपरेटिंग सिस्टम के साथ संगत है और इसके लिए माइक्रोसॉफ्ट ऑफिस एक्सेल 2016/2019 की आवश्यकता है।
मशीन लर्निंग और एआई तकनीकों जैसे सुपरवाइज्ड लर्निंग, अनसुपरवाइज्ड लर्निंग, रीइन्फोर्समेंट लर्निंग, ट्रांसफर लर्निंग, एक्टिव लर्निंग और ऑनलाइन लर्निंग का उपयोग करके एआईएसएचई सिस्टम क्लाइंट उपयोगकर्ताओं को वित्तीय डेटा का विश्लेषण करने और व्यापारिक निर्णय लेने में सक्षम बनाता है।
ग्राहक की प्रमुख विशेषता उपयोगकर्ताओं द्वारा व्यक्तिगत रूप से प्रशिक्षित होने की क्षमता है, जिससे उन्हें अपनी विशिष्ट व्यापारिक रणनीतियों और लक्ष्यों के अनुरूप अनुकूलित मॉडल बनाने की अनुमति मिलती है। क्लाइंट उपयोगकर्ताओं को रीयल-टाइम मार्केट डेटा भी प्रदान करता है और रीयल-टाइम ट्रेडिंग के लिए डीडीई और आरटीडी का समर्थन करता है।
एआईएसएचई सिस्टम क्लाइंट का उपयोग करने के लिए, उपयोगकर्ताओं को एआईएसएचई वेबसाइट से सॉफ्टवेयर डाउनलोड करना होगा और इसे अपने विंडोज 10/11 ऑपरेटिंग सिस्टम पर इंस्टॉल करना होगा। इसके अतिरिक्त, उन्हें अपने बैंक या दलाल से व्यापारिक वातावरण की आवश्यकता होती है, जैसे मेटा ट्रेडर 4, जो डीडीई और आरटीडी का समर्थन करता है। एआईएसएचई सिस्टम क्लाइंट ट्रेडिंग के लिए विभिन्न ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म से जुड़ सकता है और ट्रेडों को निष्पादित कर सकता है।
ग्राहक डाउनलोड करने के लिए स्वतंत्र है और डेमो मनी के साथ आता है, जिससे उपयोगकर्ता वास्तविक धन को जोखिम में डाले बिना ट्रेडिंग का अभ्यास कर सकते हैं। एक बार क्लाइंट स्थापित हो जाने के बाद, उपयोगकर्ता इसे एआईएसएचई सिस्टम से जोड़ सकते हैं और उपलब्ध मशीन लर्निंग और एआई तकनीकों का उपयोग करके अपने मॉडल को प्रशिक्षित करना शुरू कर सकते हैं।
एआईएसएचई एप्लिकेशन में डायनेमिक डेटा एक्सचेंज (डीडीई) और रीयल-टाइम डेटा (आरटीडी) साझा करने से प्रदर्शन में काफी सुधार होता है।
डीडीई एक विरासत प्रोटोकॉल है जो एआईएसएचई को अन्य अनुप्रयोगों के साथ संचार और डेटा का आदान-प्रदान करने की अनुमति देता है। DDE अतुल्यकालिक है, जिसका अर्थ है कि AISHE को किसी अन्य एप्लिकेशन द्वारा भेजे गए डेटा के लिए प्रतीक्षा करनी होगी। हालाँकि, यह तब उपयोगी हो सकता है जब डेटा को वास्तविक समय में अपडेट करने की आवश्यकता न हो।
दूसरी ओर, आरटीडी एआईएसएचई को किसी अन्य एप्लिकेशन से रीयल-टाइम डेटा एक्सेस करने की अनुमति देता है। आरटीडी समकालिक रूप से संचालित होता है, जिससे एआईएसएचई को वास्तविक समय में डेटा प्राप्त करने और प्रदर्शित करने की अनुमति मिलती है। यह आवश्यक है क्योंकि डेटा को वास्तविक समय में अद्यतन करने की आवश्यकता होती है।
इसलिए, एआईएसएचई एप्लिकेशन में डीडीई और आरटीडी साझा करना दोनों प्रोटोकॉल का लाभ उठा सकता है। उदाहरण के लिए, एआईएसएचई को ऐतिहासिक डेटा प्रदान करने के लिए डीडीई का उपयोग करने वाला एप्लिकेशन एआईएसएचई को रीयल-टाइम डेटा भेजने के लिए आरटीडी फ़ंक्शन का उपयोग कर सकता है। यह एआईएसएचई को रीयल-टाइम डेटा को संसाधित और प्रदर्शित करते समय ऐतिहासिक डेटा तक पहुंचने की अनुमति देता है।
एआईएसएचई एप्लिकेशन में डीडीई और आरटीडी के संयुक्त उपयोग का एक उदाहरण स्टॉक कीमतों का प्रदर्शन है। एआईएसएचई ऐतिहासिक मूल्य डेटा भेजने के लिए डीडीई का उपयोग करता है जबकि एआईएसएचई को रीयल-टाइम मूल्य भेजने के लिए आरटीडी का उपयोग करता है। यह एआईएसएचई क्लाइंट को रीयल-टाइम दरों को अपडेट करते समय ऐतिहासिक दर डेटा प्रदर्शित करने की अनुमति देता है।
यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि DDE और RTD का एक साथ उपयोग करने में कुछ जटिलताएँ हैं और इसके लिए सावधानीपूर्वक योजना बनाने की आवश्यकता है। उदाहरण के लिए, AISHE एप्लिकेशन के साथ संवाद करने के लिए DDE और RTD सर्वर को कॉन्फ़िगर किया जाना चाहिए। इसके अलावा, एआईएसएचई एप्लिकेशन को दोनों प्रोटोकॉल से डेटा को सही ढंग से संसाधित करने के लिए कॉन्फ़िगर किया जाना चाहिए।
कुल मिलाकर, डीडीई और आरटीडी एआईएसएचई का लाभ उठाने के लिए एक शक्तिशाली संयोजन है जो ऐतिहासिक और रीयल-टाइम डेटा दोनों को संसाधित कर सकता है। हालांकि, सही कार्यान्वयन के लिए शामिल सभी घटकों की सावधानीपूर्वक योजना और विन्यास की आवश्यकता होती है।
एआईएसएचई में डीडीई कार्य:
- एआईएसएचई में डीडीई फ़ंक्शन का उपयोग डीडीई प्रोटोकॉल का समर्थन करने वाले अन्य अनुप्रयोगों से डेटा प्राप्त करने के लिए किया जाता है।
- डीडीई फ़ंक्शन के लिए सिंटैक्स "= डीडीई (सर्वर, विषय, आइटम)" है।
- सर्वर: संचार करने के लिए DDE सर्वर का नाम।
- विषय: वह विषय जो एक्सेस किए जा रहे डेटा के प्रकार को परिभाषित करता है।
- आइटम: एक्सेस किए जा रहे आइटम या डेटा का नाम।
- डीडीई फ़ंक्शन एक अस्थिर फ़ंक्शन है, जिसका अर्थ है कि हर बार एआईएसएचई में बदलाव होने पर इसकी पुनर्गणना की जाती है।
डायनेमिक डेटा एक्सचेंज (DDE) एक ऐसी विधि है जो एप्लिकेशन को सीधे डेटा का आदान-प्रदान करके एक दूसरे के साथ संवाद करने की अनुमति देती है। एआईएसएचई में, डीडीई अन्य अनुप्रयोगों को एआईएसएचई प्रोटोकॉल से डेटा पढ़ने या लिखने की अनुमति देता है।
DDE सामान्य रूप से Windows क्लिपबोर्ड के माध्यम से सक्रिय होता है। जब कोई एप्लिकेशन किसी अन्य एप्लिकेशन से जुड़ता है, तो वह डेटा का आदान-प्रदान करने के लिए एक DDE चैनल खोलता है। डेटा का आदान-प्रदान करने के लिए दो एप्लिकेशन डीडीई चैनल पर संदेश भेज और प्राप्त कर सकते हैं।
एआईएसएचई में डीडीई का उपयोग करने के लिए, आपको तथाकथित डीडीई सूत्र की आवश्यकता है। एक डीडीई फॉर्मूला हमेशा एक विस्मयादिबोधक चिह्न (!) के साथ शुरू होता है जिसके बाद आप जिस एप्लिकेशन से संवाद करना चाहते हैं, उसके बाद एक कीवर्ड होता है जो उस प्रकार की कार्रवाई को परिभाषित करता है जिसे आप करना चाहते हैं, और अंत में आवश्यक कार्रवाई के लिए उपयोग किए जाने वाले पैरामीटर हैं।
एआईएसएचई में डीडीई फॉर्मूला का एक उदाहरण यहां दिया गया है, जो मेटाट्रेडर से एआईएसएचई सिस्टम में EURUSD "1.06541" की कीमत लेता है और इसे सेल में डालता है:
=प्रोटोकॉल|आवेदन!कमांड|पैरामीटर
DDE सूत्र के घटक इस प्रकार हैं:
- PROTOCOL: संचार के लिए प्रयुक्त प्रोटोकॉल। डीडीई के लिए, यह आमतौर पर "डीडीई" होता है।
- आवेदन: उस एप्लिकेशन का नाम जिसके साथ आप संवाद करना चाहते हैं। इस मामले में यह "हाईवे" होगा।
- कमांड: वह कीवर्ड जो उस क्रिया को परिभाषित करता है जिसे आप करना चाहते हैं। इस मामले में यह "इन्सर्टप्राइस" होगा।
- पैरामीटर: कार्रवाई के लिए आवश्यक पैरामीटर। इस मामले में, वह संख्या "1.06541" होगी।
यदि आप इस सूत्र को सेल में दर्ज करते हैं और सेल को अपडेट करते हैं, तो संख्या "1.06541" एआईएसएचई में डाली जाती है।
एआईएसएचई में आरटीडी विशेषताएं:
- एआईएसएचई में आरटीडी फ़ंक्शन का उपयोग किसी अन्य एप्लिकेशन द्वारा प्रदान किए गए रीयल-टाइम डेटा तक पहुंचने के लिए किया जाता है।
- आरटीडी फ़ंक्शन के लिए सिंटैक्स "= आरटीडी (सर्वर, टॉपिक 1, टॉपिक 2, ...)" है।
- सर्वर: डेटा प्रदान करने वाले आरटीडी सर्वर का नाम।
- Topic1, Topic2, ...: एक्सेस किए जा रहे विषय या डेटा। ये कितने भी विषय या तिथियां हो सकती हैं।
- आरटीडी फ़ंक्शन एक गैर-वाष्पशील फ़ंक्शन है, जिसका अर्थ है कि यह केवल तभी पुनर्गणना की जाती है जब एक्सेस किए जा रहे डेटा में परिवर्तन होता है।
रीयल-टाइम डेटा (आरटीडी) एक तरीका है जो एआईएसएचई को किसी अन्य प्रोग्राम या एप्लिकेशन से रीयल-टाइम डेटा तक पहुंचने की अनुमति देता है। डीडीई के विपरीत, जो एसिंक्रोनस रूप से काम करता है, आरटीडी सिंक्रोनस तरीके से काम करता है, जिससे एआईएसएचई को वास्तविक समय में डेटा प्राप्त करने और प्रदर्शित करने की अनुमति मिलती है।
आरटीडी आमतौर पर एआईएसएचई, आरटीडी फ़ंक्शन में एक विशेष फ़ंक्शन का उपयोग करके सक्रिय होता है। आरटीडी फ़ंक्शन में तीन आवश्यक पैरामीटर हैं:
ProgID: डेटा प्रदान करने वाले एप्लिकेशन या प्रोग्राम का प्रोग्राम आइडेंटिफ़ायर (ProgID)।Server: डेटा प्रदान करने वाले प्रोग्राम को चलाने वाले कंप्यूटर का सर्वर नाम या IP पता।Topic: प्रस्तुत किए जा रहे डेटा के प्रकार के लिए एक अद्वितीय पहचानकर्ता।
एक बार आरटीडी फ़ंक्शन कॉन्फ़िगर हो जाने के बाद, एआईएसएचई समय-समय पर फ़ंक्शन को डेटा पुनर्प्राप्त करने के लिए कॉल करता है। जब नया डेटा उपलब्ध होता है, तो आरटीडी फ़ंक्शन इसे एआईएसएचई को लौटाता है, और एआईएसएचई नए डेटा के साथ सेल को अपडेट करता है।
एआईएसएचई में आरटीडी फ़ंक्शन का उपयोग करने वाला एक उदाहरण यहां दिया गया है:
=RTD("ProgID","Server","Topic")
RTD फ़ंक्शन के घटक इस प्रकार हैं:
ProgID: डेटा प्रदान करने वाले एप्लिकेशन या प्रोग्राम का ProgID। प्रोगिड कार्यक्रम की पहचान करता है और एआईएसएचई को इसे एक्सेस करने की क्षमता देता है। ProgIDs के उदाहरण अन्य AISHE उदाहरण के लिए "AISHE.Application" या Winsock नियंत्रण के लिए "MSWinsock.Winsock.1" हैं।Server: डेटा प्रदान करने वाले प्रोग्राम को चलाने वाले कंप्यूटर का नाम। यह स्थानीय कंप्यूटर का नाम या किसी दूरस्थ कंप्यूटर का नाम हो सकता है।Topic: प्रस्तुत किए जा रहे डेटा के प्रकार के लिए एक अद्वितीय पहचानकर्ता। विषय पैरामीटर एप्लिकेशन द्वारा सेट किया गया है और परिभाषित करता है कि किस प्रकार का डेटा परोसा जाता है।
यह नोट करना महत्वपूर्ण है कि आरटीडी केवल तभी अपडेट होता है जब एआईएसएचई चल रहा हो और आरटीडी फ़ंक्शन कार्यपुस्तिका में सक्रिय हो। यदि एआईएसएचई सक्रिय या बंद नहीं है, तो कोई डेटा अपडेट नहीं किया जाएगा।
आरटीडी एक शक्तिशाली विशेषता है जो एआईएसएचई को रीयल-टाइम डेटा तक पहुंचने और प्रदर्शित करने की अनुमति देती है। हालाँकि, इसके लिए एक कॉन्फ़िगर किए गए एप्लिकेशन की आवश्यकता होती है जो डेटा प्रदान करता है और एआईएसएचई में आरटीडी फ़ंक्शन का उचित कार्यान्वयन करता है।
कि DDE और RTD कार्यों के उपयोग के कुछ जटिल पहलू हैं और इसके लिए सावधानीपूर्वक योजना बनाने की आवश्यकता है। उदाहरण के लिए, AISHE एप्लिकेशन के साथ संवाद करने के लिए DDE और RTD सर्वर को कॉन्फ़िगर किया जाना चाहिए। साथ ही, एआईएसएचई एप्लिकेशन को दोनों प्रोटोकॉल से डेटा को सही ढंग से संसाधित करने के लिए कॉन्फ़िगर करने की आवश्यकता है।
एक्टिवएक्स तकनीक
एआईएसएचई क्लाइंट एप्लिकेशन को वास्तविक समय में आने वाले डेटा और अनुरोधों को संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो उपयोगकर्ताओं को डेटा विश्लेषण और प्रसंस्करण के लिए एक शक्तिशाली उपकरण प्रदान करता है। इस कार्यक्षमता को प्राप्त करने के लिए, एप्लिकेशन विभिन्न प्रकार की तकनीकों का उपयोग करता है, जिसमें DDE, RTD और ActiveX नियंत्रण शामिल हैं।
ActiveX तकनीक अन्य अनुप्रयोगों और प्रोग्रामिंग भाषाओं के साथ सहज संचार और एकीकरण की अनुमति देकर एआईएसएचई एप्लिकेशन में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है। यह सहयोगी बुद्धिमत्ता एआईएसएचई एप्लिकेशन को बाहरी डेटा स्रोतों के साथ बातचीत करने और एप्लिकेशन की कार्यक्षमता बढ़ाने के लिए उनकी क्षमताओं का लाभ उठाने में सक्षम बनाती है।
उदाहरण के लिए, एआईएसएचई एप्लिकेशन बाहरी डेटाबेस या वेब सेवाओं के साथ बातचीत करने के लिए ActiveX नियंत्रणों का उपयोग कर सकता है, जिससे उपयोगकर्ताओं को डेटा की संपत्ति का उपयोग करने की अनुमति मिलती है जो अन्यथा अनुपलब्ध होगी। ActiveX नियंत्रणों का उपयोग एप्लिकेशन के उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस में अन्तरक्रियाशीलता जोड़ने के लिए भी किया जा सकता है, जिससे यह अधिक सहज और उपयोगकर्ता के अनुकूल हो जाता है।
ActiveX तकनीक की शक्ति का लाभ उठाकर, एआईएसएचई एप्लिकेशन अपने स्वयं के प्रदर्शन और क्षमताओं को बेहतर बनाने के लिए अन्य एप्लिकेशन और प्रोग्रामिंग भाषाओं की ताकत का लाभ उठा सकता है। परिणाम डेटा विश्लेषण और प्रसंस्करण के लिए एक शक्तिशाली उपकरण है जो उपयोगकर्ताओं को मूल्यवान अंतर्दृष्टि और कार्रवाई योग्य जानकारी प्रदान कर सकता है।
एआईएसएचई एप्लिकेशन में एक्टिवएक्स तकनीक का उपयोग इसके सहयोगी इंटेलिजेंस का एक महत्वपूर्ण घटक है, जो अन्य अनुप्रयोगों और प्रोग्रामिंग भाषाओं के साथ निर्बाध संचार और एकीकरण को सक्षम बनाता है।
महत्वपूर्ण
एआईएसएचई क्लाइंट-एप्लिकेशन एक मजबूत एआई सॉफ्टवेयर एप्लिकेशन है जो वास्तविक समय में आने वाले डेटा और अनुरोधों को संभालने के लिए विभिन्न तकनीकों का उपयोग करता है। विशेष रूप से, एप्लिकेशन इस कार्यक्षमता को प्राप्त करने के लिए DDE, RTD और ActiveX नियंत्रणों का उपयोग करता है।
- DDE अनुप्रयोग का एक महत्वपूर्ण घटक है, क्योंकि यह DDE प्रोटोकॉल का समर्थन करने वाले बाहरी अनुप्रयोगों के साथ संचार को सक्षम बनाता है। जब एप्लिकेशन बाहरी स्रोत से डेटा प्राप्त करता है, तो यह VBA कोड का उपयोग करके डेटा को वास्तविक समय में संसाधित कर सकता है। इसी तरह, एप्लिकेशन DDE का उपयोग करके बाहरी एप्लिकेशन को डेटा भेज सकता है।
- आरटीडी फंक्शन भी एआईएसएचई क्लाइंट-एप्लिकेशन का एक अभिन्न अंग है। यह फ़ंक्शन एप्लिकेशन को स्टॉक टिकर जैसे बाहरी स्रोतों से रीयल-टाइम डेटा प्राप्त करने में सक्षम बनाता है। जब डेटा बदलता है, तो आरटीडी फ़ंक्शन वास्तविक समय में डेटा को अपडेट करता है। इस डेटा को VBA कोड का उपयोग करके संसाधित किया जा सकता है, जिससे एप्लिकेशन वास्तविक समय की गणना और प्रसंस्करण कर सकता है।
- उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस में कार्यक्षमता और अन्तरक्रियाशीलता जोड़ने के लिए AISHE क्लाइंट-एप्लिकेशन में ActiveX नियंत्रणों का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है। जब कोई उपयोगकर्ता ActiveX नियंत्रण के साथ इंटरैक्ट करता है, तो एप्लिकेशन VBA कोड का उपयोग करके उपयोगकर्ता के इनपुट को वास्तविक समय में संसाधित कर सकता है। इसके अतिरिक्त, ActiveX नियंत्रणों का उपयोग बाहरी अनुप्रयोगों और प्रोग्रामिंग भाषाओं के साथ सहभागिता करने के लिए किया जा सकता है।
एआईएसएचई क्लाइंट-एप्लिकेशन को वास्तविक समय में आने वाले डेटा और अनुरोधों को संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो इसे वास्तविक समय की गणना और प्रसंस्करण के लिए एक शक्तिशाली उपकरण बनाता है। एप्लिकेशन VBA कोड का उपयोग करके वास्तविक समय में डेटा को कैसे संसाधित करता है, और बाहरी डेटा स्रोतों और अनुप्रयोगों के साथ बातचीत करने के लिए DDE, RTD और ActiveX नियंत्रणों का उपयोग कैसे करता है, इसके उदाहरण प्रदान किए जा सकते हैं। कुल मिलाकर, DDE, RTD और ActiveX नियंत्रणों का संयोजन एआईएसएचई क्लाइंट-एप्लिकेशन को वास्तविक समय की कार्यक्षमता प्रदान करने में सक्षम बनाता है जो विभिन्न प्रकार के उद्योगों और उपयोग के मामलों में आवश्यक है।
