A medida que los Mercados de Predicción se expanden en diferentes métricas, la adopción de la Inteligencia Artificial en las estrategias de trading, la investigación y los algoritmos se vuelve aún más inevitable. Ya existen múltiples ejemplos de herramientas de IA como nuestro LLM personalizado Polyfacts para Mercados de Predicción, Por eso merece la pena echar un vistazo al concepto fundamental que guía estos sistemas. Redes neuronales profundas Las redes neuronales son modelos computacionales diseñados basados en las neuronas del cerebro humano y se utilizan ampliamente para reconocer patrones y tomar decisiones procesando datos a través de capas o nodos conectados Una red neuronal consta de 3 componentes. La entrada, el procesamiento (capas ocultas) y la salida. Cuando hay más de una capa oculta entre la entrada y la salida, se llama Red Neuronal Profunda. Las capas ocultas están formadas por neuronas (o nodos) que reciben información del componente de entrada y clasifican esta información según el peso. El peso ayuda a la red a determinar qué tan importante es esa información para generar una salida basada en ella. Matemáticamente Suma ponderada = (Input1 × Weight1) + (Input2 × Weight2) + ... + Sesgo Por ejemplo, si decides si ir a un restaurante, naturalmente considerarías factores como los siguientes y les asignarías pesos (asumiendo una escala de 0-1 aquí) según la importancia que tengan para el contexto que intentas razonar, Tiempo: 0,2 Hambre: 0,5 Presupuesto: 0,7 Amigos disponibles: 0,3 Es decir, estaría bien tener buen tiempo, pero en cualquier caso, el clima no es muy importante para tu cerebro en esta decisión, y el mismo enfoque para los demás valores. Valores de los factores actuales de la situación, Hace sol - 1 (Qué sol realmente hay) Tienes mucha hambre - 0,9 (¿Qué hambre tienes realmente) Presupuesto - 0,2 (mercado😂 bajista) Amigos disponibles - 1 ...