Оскільки ринки прогнозування масштабуються за різними метриками, впровадження штучного інтелекту у торгових стратегіях, дослідженнях та алгоритмах стає ще більш неминучим. Вже існує кілька прикладів інструментів ШІ, таких як наш кастомний LLM Polyfacts для ринків прогнозування, Тому варто розглянути базову концепцію, яка керує цими системами. Глибокі нейронні мережі Нейронні мережі — це обчислювальні моделі, розроблені на основі нейронів у людському мозку, які широко використовуються для розпізнавання закономірностей і прийняття рішень шляхом обробки даних через з'єднані шари або вузли Нейронна мережа складається з трьох компонентів. Вхід, обробка (приховані шари) та вихід. Коли між входом і виходом існує більше ніж один прихований шар, це називається глибокою нейронною мережею. Приховані шари складаються з нейронів (або вузлів), які отримують інформацію від компонента Input і класифікують її за вагою. Вага допомагає мережі визначити, наскільки важливий цей фрагмент інформації, щоб отримати результат на основі неї. Математично Зважена сума = (Вхід1 × Вага1) + (Вхід2 × Вага2) + ... + Зміщення Припустимо, ви вирішуєте, чи йти до ресторану, ви природно враховуєте такі фактори і призначаєте їм ваги (за умови 0-1 шкали) залежно від того, наскільки вони важливі для контексту, який ви намагаєтеся зрозуміти, Погода: 0.2 Голод: 0,5 Бюджет: 0,7 Доступна кількість друзів: 0.3 Тобто, було б добре мати гарну погоду, але незалежно від того, погода не має великого значення для вашого мозку при цьому виборі, і той самий підхід стосується інших цінностей. Значення поточних факторів ситуації, Сонячно — 1 (Наскільки насправді сонячно) Ти дуже голодний — 0,9 (Наскільки ти насправді голодний) Бюджет — 0,2 (ведмежий ринок😂) Доступні друзі - 1 ...