Man mano che i Mercati di Predizione si espandono attraverso diverse metriche, l'adozione dell'Intelligenza Artificiale nelle strategie di trading, nella ricerca e negli algoritmi diventa ancora più inevitabile. Ci sono già molteplici esempi di strumenti AI come il nostro Polyfacts LLM personalizzato per i Mercati di Predizione, Pertanto, vale la pena dare un'occhiata al concetto fondamentale che guida questi sistemi. Reti Neurali Profonde Le reti neurali sono modelli computazionali progettati sulla base dei neuroni nel cervello umano e sono ampiamente utilizzate per riconoscere schemi e prendere decisioni elaborando dati attraverso strati o nodi connessi. Una rete neurale è composta da 3 componenti. L'Input, l'Elaborazione (Strati Nascosti) e l'Output. Quando ci sono più di uno strato nascosto tra l'input e l'output, si parla di Rete Neurale Profonda. Gli strati nascosti sono composti da neuroni (o nodi) che ricevono informazioni dal componente Input e classificano queste informazioni in base al peso. Il peso aiuta la rete a determinare quanto sia importante quel pezzo di informazione per generare un output basato su di esso. Matematicamente, Somma pesata = (Input1 × Peso1) + (Input2 × Peso2) + ... + Bias Diciamo che stai decidendo se andare in un ristorante, naturalmente considereresti fattori come i seguenti e assegneresti Pesi (assumendo una scala da 0 a 1) a essi in base a quanto siano importanti per il contesto che stai cercando di ragionare, Meteo: 0.2 Fame: 0.5 Budget: 0.7 Amici Disponibili: 0.3 Cioè, sarebbe bello avere un bel tempo, ma in ogni caso, il meteo non è di alta importanza per il tuo cervello per questa decisione, e lo stesso approccio per gli altri valori. Valori dei fattori attuali della situazione, È soleggiato - 1 (Quanto è effettivamente soleggiato) Sei molto affamato - 0.9 (Quanto sei realmente affamato) Budget - 0.2 (mercato orso😂) Amici disponibili - 1 ...