প্রকল্প সম্পর্কে

predictor হলো টাইম-সিরিজ পূর্বাভাস ও শ্রেণীবিভাগের জন্য একটি গবেষণামূলক ডিপ-লার্নিং প্ল্যাটফর্ম। এটি Keras/TensorFlow মডেল — যার মধ্যে ANN, CNN, LSTM, Transformer, TCN, TFT, N-BEATS, MIMO এবং বাইনারি/ডিরেকশন ক্লাসিফায়ার ভ্যারিয়েন্ট রয়েছে — প্রশিক্ষণ, মূল্যায়ন ও অপ্টিমাইজ করে একটি প্লাগইন আর্কিটেকচারের মাধ্যমে, যেখানে predictor, optimizer, pipeline, preprocessor এবং target-calculation প্লাগইনগুলো JSON কনফিগ থেকে নাম দিয়ে নির্বাচন করা হয়। পরীক্ষাগুলো examples/config/ এর অধীনে নম্বরযুক্ত পর্যায় (phase) হিসেবে সংগঠিত, প্রতিটি পর্যায় আর্কিটেকচার, ডেটাসেট আকার ও হরাইজন জুড়ে একটি পুনরুৎপাদনযোগ্য সুইপ। মূল বৈশিষ্ট্য: - প্লাগইন-ভিত্তিক আর্কিটেকচার: predictor, optimizer, pipeline, preprocessor এবং target প্লাগইনগুলো entry point-এর মাধ্যমে রিজলভ হয়, যা নমনীয় কম্পোজিশন সক্ষম করে। - একাধিক মডেল আর্কিটেকচার: ANN, CNN, LSTM, Transformer, TCN, TFT, N-BEATS, MIMO, সাথে বাইনারি ও ডিরেকশন ক্লাসিফায়ার ভ্যারিয়েন্ট। - হাইপারপ্যারামিটার অপ্টিমাইজেশন: DEAP জেনেটিক অ্যালগরিদম এবং NEAT অপ্টিমাইজার। - পর্যায়ভিত্তিক পরীক্ষার কাঠামো: ডেটাসেট আকার, হরাইজন ও আর্কিটেকচার জুড়ে সুইপের কনফিগ, দৈনিক ও ঘণ্টাভিত্তিক ভ্যারিয়েন্টসহ। - পুনরুৎপাদনযোগ্য আউটপুট: predictions CSV, মেট্রিক্স, প্লট, মেটাডেটাসহ প্রশিক্ষিত .keras মডেল, এবং পুনরুৎপাদনযোগ্যতার জন্য মার্জড effective config। - সহোদর রিপোজিটরির সাথে ইন্টিগ্রেশন: prediction_provider FastAPI-এর মাধ্যমে প্রশিক্ষিত মডেল পরিবেশন করে; feature-eng এবং feature-extractor ফিচার/লেবেল ইঞ্জিনিয়ারিং সামলায়; doin-node বিতরণকৃত সহযোগিতামূলক অপ্টিমাইজেশন প্রদান করে। স্ট্যাটাস: সক্রিয় উন্নয়নাধীন গবেষণা সফটওয়্যার। সমস্ত প্রশিক্ষণ ও মূল্যায়ন ঐতিহাসিক ডেটায় অফলাইনে (সিমুলেশন/ব্যাকটেস্ট) ঘটে। মডেল আউটপুট গবেষণার উপাদান, ট্রেডিং সিগন্যাল নয়; এই রিপোজিটরির কিছুই আর্থিক পরামর্শ নয়, এবং এখানে কোনো প্রকৃত-পুঁজি এক্সিকিউশন ঘটে না। ইনস্টলেশন: ক্লোন করুন, pip install -r requirements.txt, pip install -e . (predictor কনসোল স্ক্রিপ্ট ইনস্টল করে)। Python 3.12 প্রয়োজন (3.12.13, TensorFlow 2.21.0 দিয়ে যাচাইকৃত)। CUDA GPU ঐচ্ছিক কিন্তু সুপারিশকৃত। সবচেয়ে ছোট কার্যকর উদাহরণ: CLI help চালান এবং বান্ডল করা দৈনিক ডেটাসেট ব্যবহার করে একটি সীমাবদ্ধ CPU উদাহরণ চালান। সঠিক কমান্ডের জন্য README দেখুন। টেস্ট: লিগ্যাসি pytest স্যুট পুরনো ও import-এ ব্যর্থ হয়; plugin_loader-এ একটি sanity check পাস করে। পরিচিত সীমাবদ্ধতাগুলো ডকুমেন্টেড। লাইসেন্স: MIT।