Jak se predikční trhy škálují napříč různými metrikami, je zavádění umělé inteligence napříč obchodními strategiemi, výzkumem a algoritmy ještě nevyhnutelnější. Existuje již několik příkladů AI nástrojů, například náš vlastní LLM Polyfacts pro predikční trhy, Proto stojí za to podívat se na základní koncept, který tyto systémy řídí. Hluboké neuronové sítě Neuronové sítě jsou výpočetní modely navržené na základě neuronů v lidském mozku a široce se používají k rozpoznávání vzorců a rozhodování zpracováním dat přes propojené vrstvy nebo uzly Neuronová síť se skládá ze 3 komponent. Vstup, zpracování (skryté vrstvy) a výstup. Když je mezi vstupem a výstupem více než jedna skrytá vrstva, nazývá se to hluboká neuronová síť. Skryté vrstvy tvoří neurony (nebo uzly), které přijímají informace ze vstupní složky a klasifikují je podle váhy. Váha pomáhá síti určit, jak důležitá je daná informace, aby na jejím základě mohla generovat výstup. Matematicky Vážený součet = (Vstup1 × Váha1) + (Vstup2 × Váha2) + ... + Zkreslení Řekněme, že se rozhodujete, zda půjdete do restaurace, přirozeně vezmete v úvahu faktory jako následující a přiřadíte jim váhy (předpokládám zde škálu 0-1) podle toho, jak důležité jsou pro kontext, který se snažíte vysvětlit. Počasí: 0,2 Hlad: 0,5 Rozpočet: 0,7 Dostupní přátelé: 0,3 Tedy, bylo by hezké mít dobré počasí, ale stejně počasí není pro mozek pro toto rozhodnutí tak důležité, stejně jako u ostatních hodnot. Hodnoty současných faktorů situace, Je slunečno - 1 (Jak moc slunečno vlastně je) Máš velký hlad - 0,9 (Jak moc máš opravdu hlad) Rozpočet - 0,2 (medvědí trh😂) Přátelé k dispozici - 1 ...