Saat Pasar Prediksi berskala di berbagai metrik, adopsi Kecerdasan Buatan di seluruh strategi perdagangan, penelitian, dan algoritme menjadi lebih tak terelakkan. Sudah ada beberapa contoh alat AI seperti LLM khusus Polyfacts kami untuk Pasar Prediksi, Oleh karena itu ada baiknya melihat konsep dasar yang memandu sistem ini. Jaringan saraf dalam Jaringan saraf adalah model komputasi yang dirancang berdasarkan neuron di otak manusia dan banyak digunakan untuk mengenali pola dan membuat keputusan dengan memproses data melalui lapisan atau simpul yang terhubung Jaringan saraf terdiri dari 3 komponen. Input, Pemrosesan (Lapisan Tersembunyi) & Output. Ketika ada lebih dari satu lapisan tersembunyi antara input dan output, itu disebut Deep Neural Network. Lapisan tersembunyi terdiri dari neuron (atau node) yang menerima informasi dari komponen Input dan mengklasifikasikan informasi ini berdasarkan berat. Bobot membantu jaringan menentukan seberapa penting informasi itu untuk menghasilkan output berdasarkan itu. Matematis Jumlah tertimbang = (Input1 × Berat1) + (Input2 × Bobot2) + ... + Bias Katakanlah, Anda memutuskan apakah akan pergi ke Restoran, Anda secara alami akan mempertimbangkan faktor-faktor seperti berikut ini dan menetapkan Bobot (dengan asumsi skala 0-1 di sini) kepada mereka berdasarkan seberapa pentingnya mereka untuk konteks yang Anda coba pikirkan, Cuaca: 0.2 Kelaparan: 0,5 Anggaran: 0.7 Teman Tersedia: 0.3 Yaitu, Alangkah baiknya memiliki cuaca yang baik tetapi terlepas dari itu, cuaca tidak terlalu penting bagi otak Anda untuk keputusan ini, dan pendekatan yang sama untuk nilai-nilai lainnya. Nilai-nilai dari Faktor-faktor situasi saat ini, Cerah - 1 (Betapa sebenarnya cerahnya) Anda sangat lapar - 0,9 (Betapa laparnya Anda sebenarnya) Anggaran - 0,2 (pasar😂 beruang) Teman tersedia - 1 ...