W miarę jak rynki predykcyjne rozwijają się w różnych metrykach, przyjęcie sztucznej inteligencji w strategiach handlowych, badaniach i algorytmach staje się jeszcze bardziej nieuniknione. Już teraz istnieje wiele przykładów narzędzi AI, takich jak nasz niestandardowy LLM Polyfacts dla rynków predykcyjnych, Dlatego warto przyjrzeć się podstawowemu konceptowi, który kieruje tymi systemami. Głębokie Sieci Neuronowe Sieci neuronowe to modele obliczeniowe zaprojektowane na podstawie neuronów w ludzkim mózgu i są szeroko stosowane do rozpoznawania wzorców oraz podejmowania decyzji poprzez przetwarzanie danych przez połączone warstwy lub węzły. Sieć neuronowa składa się z 3 komponentów. Wejście, Przetwarzanie (Ukryte Warstwy) i Wyjście. Gdy między wejściem a wyjściem znajduje się więcej niż jedna ukryta warstwa, nazywa się to Głęboką Siecią Neuronową. Ukryte warstwy składają się z neuronów (lub węzłów), które otrzymują informacje z komponentu Wejściowego i klasyfikują te informacje na podstawie wagi. Waga pomaga sieci określić, jak ważny jest dany kawałek informacji, aby wygenerować wyjście na jego podstawie. Matematycznie, Suma ważona = (Wejście1 × Waga1) + (Wejście2 × Waga2) + ... + Bias Powiedzmy, że decydujesz, czy pójść do restauracji, naturalnie rozważysz czynniki takie jak poniższe i przypiszesz Wagi (zakładając skalę 0-1) na podstawie tego, jak ważne są one w kontekście, który próbujesz rozważyć, Pogoda: 0.2 Głód: 0.5 Budżet: 0.7 Dostępni przyjaciele: 0.3 Tzn. Miło byłoby mieć dobrą pogodę, ale niezależnie od tego, pogoda nie jest dla twojego mózgu bardzo ważna w tej decyzji, i podobne podejście do innych wartości. Wartości aktualnych czynników sytuacji, Jest słonecznie - 1 (Jak bardzo jest słonecznie) Jesteś bardzo głodny - 0.9 (Jak bardzo jesteś głodny) Budżet - 0.2 (rynek niedźwiedzia😂) Dostępni przyjaciele - 1 ...