Neural Network là gì? Ứng dụng và phân loại

Bước vào kỷ nguyên công nghệ thế kỷ 21, các thuật ngữ như Trí tuệ nhân tạo (AI), Học sâu (Deep Learning) và Học máy (Machine Learning) ngày càng phổ biến và có nhiều thành tựu đột phá trong lĩnh vực Công nghệ thông tin. Trong cuộc cách mạng này, Neural Network được ví như là “xương sống” của Deep Learning và thu hút sự quan tâm của nhiều Kỹ sư phần mềm (software engineer). Công nghệ này dùng để vận hành các sản phẩm công nghệ hiện đại như máy bay không người lái, ô tô tự lái, nhận dạng giọng nói, …

Vậy Neural Network là gì? Nó có những đặc điểm gì và được ứng dụng như thế nào vào đời sống của con người? Hãy cùng VTC Academy tìm hiểu trong bài viết này nhé!

Neural Network là gì?

Neural Network, hay còn gọi là mạng nơ-ron nhân tạo hay mạng lưới thần kinh nhân tạo, là một mô hình toán học phức tạp được phát triển dựa theo các mạng nơ-ron sinh học. Cụ thể hơn, Neural Network được xây dựng dựa theo mô hình hoạt động của các tế bào thần kinh của con người.

Ở não người, các dây thần kinh kết nối các nút, gọi là tế bào thần kinh, lại với nhau. Còn ở Neural Network, các nút này được gọi là nơ-ron nhân tạo. Việc kết nối các điểm này lại sẽ tạo ra một hệ thống dây chằng chịt, khi đó nó được gọi là mạng nơ-ron nhân tạo.

Tương tự như hoạt động não bộ ở con người, bao gồm việc tiếp nhận thông tin, xử lý thông tin và hành động, Neural Network cũng được tạo ra để thực hiện những thao tác này. Tuy nhiên, mạng nơ-ron nhân tạo sẽ sử dụng các thuật toán để xác định và phân tích mối quan hệ trong tệp dữ liệu mà chúng cần giải quyết.

Kiến trúc mạng Neural Network

Mạng Neural Network được cấu thành từ những tầng perceptron, gồm 3 tầng chính:

• Tầng vào (input layer): Như trong hình ở dưới, tầng này nằm bên phía trái, thể hiện cho các dữ liệu đầu vào.
• Tầng ra (output layer): Ngược lại với tầng vào, tầng ra thể hiện cho đầu ra của mạng nơ-ron và nằm bên phía bên phải của hình.
• Tầng ẩn (hidden layer): Đây là tầng nằm ở giữa, thể hiện cho quá trình xử lý thông tin và suy luận của mạng. Nó sẽ nhận các thông tin đầu vào ở đầu vào và trả kết quả ở đầu ra thông qua chức năng kích hoạt.

Mạng nơ-ron nhân tạo hoạt động như thế nào?

Một mạng nơ-ron nhân tạo chứa đến hàng trăm hoặc hàng triệu nơ-ron nhân tạo được sắp xếp theo 3 lớp như trên. Chúng sẽ sử dụng các thuật toán học khác nhau để phân tích vấn đề. Khi tiếp nhận thông tin từ bên ngoài thông qua Lớp đầu vào, các dữ liệu này sẽ đi qua một hoặc nhiều Lớp ẩn để xử lý. Thông thường, đây sẽ là những dữ liệu mà con người muốn tìm hiểu hoặc giải quyết. Tại đây các con số sẽ được xử lý bằng các thuật toán và kết quả sẽ được xuất ra tại Lớp đầu ra. Mỗi khi đi qua thêm một Lớp ẩn thì dữ liệu sẽ được phân tích sâu sắc hơn và được xử lý kỹ hơn.

Cơ chế của mạng nơ-ron nhân tạo là thông qua việc xử lý một lượng lớn thông tin, chúng có thể tự học và sẽ tự đưa ra giải pháp khi được nhận nguồn dữ liệu mới. Do đó, để việc học này tốt hơn, nguồn thông tin đầu vào càng lớn càng tốt.

Đọc thêm bài viết: Trí tuệ nhân tạo cần học những gì? Ra trường làm gì?

Trong thời gian đào tạo (training set) giúp máy học, con người sẽ cung cấp các thông tin mô tả trong đời thực cho máy. Ví dụ, khi bạn dạy mạng Neural Network cách phân biệt con người với mèo, hàng nghìn hình ảnh được gắn thẻ là con người sẽ được cung cấp cho mạng để bắt đầu tìm hiểu. Khi nó đã được đào tạo với lượng số liệu đáng kể, nó có thể tự nhận diện được những đặc điểm để nhận biết một con người.

Những hình ảnh sẽ được nhập vào ở Lớp đầu vào. Sau đó, chúng được quy đổi thành ngôn ngữ của mạng và được xử lý ở Lớp ẩn. Khi này, với sự huấn luyện của con người, mạng sẽ nhận định được một con người cần những bộ phận cơ thể nào, tư thế, màu sắc, ….

Khi nó nhận được một hình ảnh mới với những số liệu phù hợp với những gì nó đã được đào tạo thì nó sẽ xác nhận đó là một con người ở Lớp đầu ra. Ngược lại, nếu không chính xác, sự lan truyền ngược sẽ được mạng sử dụng để điều chỉnh lại việc học của nó như chỉnh sửa các thông số hay thuật toán.

Ứng dụng của Neural Network

Hiện nay, Neural Network được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như kinh doanh, giáo dục, y tế, công nghệ thông tin, công nghệ blockchain, … Dưới đây là một số ứng dụng quen thuộc của Neural Network:

Nhận dạng chữ viết tay

Hiện nay có rất nhiều website hay phần mềm giúp con người tạo ra chữ ký online. Trong quá trình này, các ký tự viết tay sẽ được chuyển đổi thành các ký tự kỹ thuật số bởi mạng nơ-ron nhân tạo.

Nén hình ảnh

Neural Network được sử dụng nhiều trong việc lưu trữ, mã hóa và tạo nén hình ảnh. Con người có thể tái tạo và tối ưu kích thước dữ liệu bằng cách sử dụng Neural Network. Việc này không những giúp chúng ta tiết kiệm bộ nhớ mà còn gửi thông tin nhanh hơn.

Tối ưu quãng đường di chuyển

Ứng dụng này nổi bật trong các phần mềm bản đồ và điển hình nhất là Google Map. Khi chúng ta tìm kiếm một địa điểm cụ thể nào đó và đường đi đến đó, Google sẽ đề xuất 2-3 con đường cho mình chọn. Trong đó, con đường ngắn nhất và tối ưu nhất sẽ được làm nổi bật.

Dự đoán giao dịch chứng khoán

Với sự thay đổi nhanh chóng và khó hiểu của sàn giao dịch chứng khoán, Neural Network đã được tận dụng để dự báo những xê dịch trong thị trường. Tại đây, Neural Network sẽ kiểm tra và phân tích hàng loạt các yếu tố ảnh hưởng đến thị trường để đưa ra các dự đoán hàng ngày, giúp các nhà môi giới có được những quyết định chính xác hơn và ít rủi ro hơn.

Digital Marketing

Trong các năm đổ lại đây, việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong Digital Marketing không còn quá xa lạ đối với dân kinh doanh. Việc sử dụng Deep Learning và Neural Network trong việc tiếp thị giúp mang lại trải nghiệm tốt hơn cho khách hàng và tăng doanh thu cho doanh nghiệp. Một số ví dụ điển hình như hệ thống Chatbot, xây dựng nội dung cá nhân hóa, phân tích người dùng bằng cách nhận diện hình ảnh, …

Các loại Neural Network

Trong Deep Learning, Neural Networks được chia thành 3 dạng là: Artificial Neural Network, Convolutional Neural Network và Recurrent Neural Networks. Ý nghĩa và cách thức hoạt động của 3 thuật toán này hoàn toàn khác nhau. Hãy cùng tìm hiểu về chúng trong phần này nhé!

Artificial Neural Network (ANN) là gì?

Artificial Neural Network là một mô hình toán học được phát triển thông qua các nơ-ron sinh học. ANN được cấu tạo bởi nhiều điểm nối, nơi các dữ liệu sẽ được xử lý và phân tích.

Thông thường, hệ thống ANN có thể tự học thông qua việc phân tích dữ liệu và tự điều chỉnh cấu trúc của mình để phù hợp với nguồn thông tin mới. Đây là một công cụ đắc lực hỗ trợ việc mô hình hóa dữ liệu thống kê phức tạp.

ANN có thể được sử dụng để giải quyết các vấn đề liên quan đến:

• Dữ liệu dạng bảng
• Dữ liệu hình ảnh
• Dữ liệu văn bản

Convolutional Neural Network (CNN) là gì?

Convolutional Neural Network hay còn gọi mà mạng nơ-ron tích chập. Đây là một trong những mô hình Deep Learning hiện đại, cho phép con người sử dụng nguồn thông tin với độ chính xác cực kỳ cao.

Thuật toán này thường được sử dụng trong việc nhận dạng các đối tượng trong hình ảnh.

Recurrent Neural Network (RNN) là gì?

Recurrent Neural Network, hay còn được gọi là mạng nơ-ron tuần hoàn, là mạng lưới dùng để lưu lại thông tin từ quá trình xử lý dữ liệu, từ đó mà máy có thể đưa ra những dự đoán chính xác hơn.

Chúng ta có thể sử dụng RNN tuần hoàn để giải quyết các vấn đề liên quan đến:

• Dữ liệu chuỗi thời gian
• Dữ liệu văn bản
• Dữ liệu âm thanh

Kết luận

Những thông tin và ví dụ ở trên có thể cho thấy Neural Network là một yếu tố quan trọng trong thế giới ngày nay. Với sự có mặt của Neural Network, cuộc sống của con người đã trở nên dễ dàng và tiện lợi hơn.

Mong rằng bài viết trên đây đã giúp bạn giải đáp những thắc mắc liên quan đến mạng nơ-ron nhân tạo và ứng dụng của chúng. Và hơn hết, đừng quên tham khảo khóa học Trí tuệ nhân tạo tại VTC Academy để được tìm hiểu sâu hơn về Deep Learning cũng như Neural Network nhé!