Neural Network là gì? Neural Network có ứng dụng như thế nào trong đời sống?

Neural Network là một thuật ngữ trong ngành trí tuệ nhân tạo. Neural Netwwork là gì, nó có ứng dụng như thế nào trong đời sống? Cùng BKNS tham khảo thông qua bài viết dưới đây nhé. 

Neural Network là gì?

Neural network – mạng nơ-ron là một mô hình tính toán được lấy cảm hứng từ cấu trúc và hoạt động của hệ thống nơ-ron trong não người. Nó là một mạng lưới gồm các đơn vị tính toán nhỏ gọi là nơ-ron nhân tạo, được kết nối với nhau thông qua các liên kết trọng số. Mạng nơ-ron có khả năng học và tự điều chỉnh thông qua việc điều chỉnh các trọng số kết nối dựa trên dữ liệu huấn luyện.

Mạng nơ-ron được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là trong các ứng dụng như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng hình ảnh, dự báo thời tiết, tự động lái xe, và nhiều lĩnh vực khác. Một số dạng phổ biến của mạng nơ-ron bao gồm mạng nơ-ron tiếp thuận (feedforward neural network), mạng nơ-ron phản hồi (recurrent neural network), và mạng nơ-ron tích chập (convolutional neural network).

Đặc điểm của Neural Network

Neural Network có những đặc điểm đặc thù biểu hiện qua những ý chính sau đây:

• Mạng lưới nơ-ron nhân tạo hoạt động như nơ-ron trong não bộ con người. Trong đó, mỗi nơ-ron là một hàm toán học, có chức năng thu thập và phân loại dữ liệu, thông tin theo cấu trúc chi tiết.
• Neural Network tương đồng với những phương pháp thống kê theo đồ thị đường cong hoặc phân tích hồi quy. Để giải thích đơn giản nhất, bạn hãy hình dung Neural Network bao hàm các nút mạng liên kết với nhau.
• Mỗi nút là một tập hợp tri giác, cấu tạo tương tự hàm hồi quy đa tuyến tính, được sắp xếp liên kết với nhau. Các lớp này sẽ thu thập thông tin, sau đó phân loại và phát tín hiệu đầu ra tương ứng.

Kiến trúc mạng Neural Network

Mỗi một mạng lưới Nơ-ron nhân tạo là một Perceptron đa tầng, một Neural Network thường bao gồm 3 kiểu tầng cụ thể như sau:

• Input Layer (tầng đầu vào): Nằm bên trái của hệ thống, bao gồm dữ liệu thông tin đầu vào.
• Output Layer (tầng đầu ra): Nằm bên phải của hệ thống, bao gồm dữ liệu thông tin đầu ra.
• Hidden Layer (tầng ẩn): Nằm ở giữa tầng đầu vào và đầu ra, thể hiện quá trình suy luận và xử lý thông tin của hệ thống.

Tuy nhiên, điểm cần lưu ý rằng mỗi Neural Network chỉ có một tầng input (tầng đầu vào) và output (tầng đầu ra) nhưng sẽ có nhiều hidden layer.

Mỗi nút trong Neural Network là một neural Sigmoid. Thông thường, các nút này có các hàm kích hoạt khác nhau, nhưng hiện tại đang áp dụng một thuật toán đồng nhất để đơn giản hóa quá trình hoạt động.

Số lượng neural Sigmoid ở mỗi tầng có thể khác nhau tùy thuộc vào cách xử lý dữ liệu. Trong quá trình hoạt động, chuyên gia sẽ thiết lập các tầng ẩn với số lượng neural khác nhau.

Các neural trong các tầng khác nhau sẽ được kết nối với nhau để tạo thành một mạng lưới chặt chẽ và đầy đủ. Từ đó, người dùng có thể biết kích thước của mạng lưới dựa trên số lượng tầng và số lượng neural.

Các neural kết nối theo một chiều duy nhất từ tầng đầu vào đến tầng đầu ra. Mỗi neural trong một tầng sẽ nhận thông tin đầu vào từ các neural ở tầng trước đó.

Ứng dụng của Neural Network

Mạng Neuron được áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau như: Machine learning – học máy, tài chính, kinh doanh, lập kế hoạch mục tiêu, bảo trì sản phẩm, dự báo thời tiết, nghiên cứu tiếp thị, đánh giá rủi ro, phòng chống gian lận,…

Cụ thể trong lĩnh vực tài chính, Neural Network hỗ trợ các tác vụ như: Thuật toán giao dịch, dự đoán chuỗi thời gian, phân loại thống kê chứng khoán, xây dựng mô hình giảm rủi ro tín dụng, thiết lập các chỉ báo độc quyền hoặc các công cụ kiểm soát giá cả.

Ngoài ra, nơ-ron nhân tạo còn được sử dụng để phân tích giao dịch dựa trên dữ liệu lịch sử. Tuy sự chính xác của các dự báo còn cần thời gian nghiên cứu và kiểm chứng, nhưng không thể phủ nhận vai trò của Neural network hiện nay.

Cách sử dụng Neural Network

Để ứng dụng thành công, ngoài việc bạn cần hiểu cách thức hoạt động Neural Network thì bạn còn cần có kinh nghiệm và kiến thức chuyên môn thực tế. Sau đây BKNS sẽ hướng dẫn bạn cách sử dụng Neural Network hiệu quả:

• Lựa chọn mô hình phù hợp dựa theo đầu vào dữ liệu và các ứng dụng.
• Lựa chọn thuật toán để xử lý thông tin giữa các nút mạng, không cần quá nhiều thời gian để thử nghiệm hoặc điều chỉnh.

Kết hợp hai lưu ý trên với ngân sách đầu tư hợp lý thì bạn có thể ứng dụng mạng Neuron thành công, ngay cả đối với các tập dữ liệu lớn.

Phân biệt các định nghĩa Neural Network

Nếu hoạt động trong lĩnh vực công nghệ thông tin, bạn sẽ thấy nhiều khái niệm tương tự nhau. Do vậy, bạn cần hiểu các khái niệm để không bị nhầm lẫn.

Convolutional Neural Network là gì?

Convolutional Neural Network (CNN) là khái niệm để chỉ mạng lưới nơ-ron tích chập, được sử dụng phổ biến trong mô hình Deep Learning (học sâu) để xử lý hệ thống thông tin chính xác. CNN được dùng phổ biến để nhận diện đối tượng trong ảnh.

Artificial Neural Network là gì?

Mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Network) là một mô hình tính toán được xây dựng dựa trên cấu trúc và hoạt động của nơ-ron sinh học.

Mạng nơ-ron này bao gồm nhiều nhóm làm việc, trong đó các nơ-ron được kết nối với nhau và thực hiện xử lý thông tin và tính toán tại các nút mạng.

Trong nhiều trường hợp, mạng nơ-ron có khả năng tự điều chỉnh cấu trúc dựa trên thông tin từ bên ngoài và bên trong. Hơn nữa, mạng nơ-ron nhân tạo giúp mô hình hóa các dữ liệu thống kê phi tuyến tính và mô phỏng các mối quan hệ phức tạp.

Kết luận

Với các thông tin hữu ích để giải thích khái niệm neural network là gì, chúng ta có thể khẳng định rằng công nghệ này đóng vai trò quan trọng không thể thiếu trong cuộc sống. Bằng cách hiểu rõ cốt lõi của hệ thống này, chúng ta sẽ có khả năng áp dụng và quản lý nó một cách dễ dàng. Nếu có bất kỳ thắc mắc nào liên quan, xin vui lòng để lại bình luận bên dưới để nhận được hỗ trợ và giải đáp kịp thời từ BKNS.

Đọc thêm các bài viết liên quan khác:

Deep learning là gì?