Với sự kết hợp với các kỹ thuật học sâu, Neural Network đang dần trở thành công cụ vô cùng mạnh mẽ giúp giải quyết các bài toán khó như nhận dạng giọng nói, hình ảnh hay xử lý các ngôn ngữ tự nhiên. 

Trong bài viết dưới đây, aetc.edu.vn sẽ giúp bạn hiểu rõ Neural Network là gì cùng những thông tin cơ bản để bạn có kiến thức và nền tảng tốt hơn cho công việc.

Neural Network là gì? 

Neural Network hay mạng nơron thần kinh nhân tạo là một mô hình toán học phức tạp được đưa ra để xử lý thông tin, giải quyết các vấn đề phổ biến trong lĩnh vực học máy, trí tuệ nhân tạo AI, deep learning và tìm kiếm tất cả các mối quan hệ cơ bản trong một tập hợp các dữ liệu. Tất cả điều này được Neural Network thực hiện thông qua việc bắt chước các hoạt động của của tế bào thần kinh và khớp thần kinh từ bộ não của con người.

Hiểu đơn giản, Neural Network tương tự như bộ não của con người, nó sẽ kết nối các nút đơn giản và các nút này sẽ tạo thành một mạng lưới. Do đó, nó được xem là hệ thống của các tế bào thần kinh nhân tạo. Trong Neural Network, một loạt các thuật toán sẽ được sử dụng với mục đích xác định và nhận ra tất cả các mối quan hệ có trong các tập dữ liệu.

Neural Network có khả năng thích ứng nhanh chóng với mọi thay đổi ngay từ đầu vào. Do đó, bạn sẽ không cần phải thiết kế lại những tiêu chí đầu ra mà Neural Network vẫn có thể đưa ra được mọi kết quả một cách tốt nhất.

Thành phần chính của Neural Network 

Neural Network là sự kết hợp của các tầng perceptron (perceptron đa tầng). Và mỗi mạng Neural Network thường bao gồm ba thành phần chính như sau:

• Tầng vào (input layer): Tầng vào nằm ở phía bên trái của Neural Network. Tầng này đại diện cho các đầu vào của mạng nơron nhân tạo.
• Tầng ra (output layer): Tầng ra nằm ở phía bên phải của Neural Network. Nó đại diện cho những đầu ra của mạng nơron nhân tạo.
• Tầng ẩn (hidden layer): Đây là tầng nằm xen giữa hai tầng là tầng vào và tầng ra thể hiện cho quá trình suy luận logic của Neural Network. Nó đại diện cho nút trung gian phân chia không gian đầu vào các vùng mềm (vùng ranh giới). Tầng ẩn sẽ nhận một tập hợp các đầu vào có trọng số và thông qua một chức năng kích hoạt để tạo ra kết quả đầu ra.

Với mạng Neural Network, mỗi nút mạng sẽ được coi là sigmoid nơron nhưng hàm kích hoạt của chúng lại hoàn toàn khác nhau. Thực tế, người ta sẽ thường sử dụng hàm kích hoạt cùng loại để việc tính toán trở nên thuận lợi hơn. Số lượng nút mạng tại mỗi tầng có thể khác nhau tùy thuộc vào cách giải quyết của bạn. Tuy nhiên:

• Các tầng ẩn sẽ được để với số lượng nowrowrron khác nhau.
• Những nơron nằm ở tầng thường sẽ liên kết với nhau để tạo thành một mạng kết nối đầy đủ. Điều này sẽ giúp người dùng có thể dựa vào tầng và số lượng nơron để tính toán kích cỡ mạng.

Nên sử dụng Neural Network như thế nào? 

Mạng nơron nhân tạo Neural Network có khả năng hoạt động tương tự như một loại cơ chế hàm tùy ý mà người dùng học được từ việc quan sát dữ liệu. Tuy nhiên, việc sử dụng Neural Network khá khó và cần có những hiểu biết nhất định về một vài lý thuyết cơ bản như sau:

• Lựa chọn mô hình: Việc này sẽ phụ thuộc vào cách trình bày dữ liệu và các ứng dụng của Neural Network. Mô hình lựa chọn có thể khá phức tạp và mang đến cho quá trình học của bạn rất nhiều thách thức.
• Thuật toán học: Giữa các thuật toán thường có rất nhiều thỏa thuận và hầu hết chúng sẽ làm việc tốt với tất cả những tham số đúng nhằm mục đích huấn luyện trên dữ liệu mà không yêu cầu số lượng các thử nghiệm đáng kể.
• Mạnh mẽ: Kết quả mà Neural Network có thể cho ra sẽ vô cùng hợp lý nếu các mô hình, thuật toán và các hàm chi phí được lựa chọn một cách thích hợp.

Nếu hiểu và thực hiện chính xác những gì lý thuyết về mạng nơron thì chắc chắn bạn sẽ sử dụng được Neural Network một cách tự nhiên và ứng dụng chúng tốt vào các tập dữ liệu lớn.

Ứng dụng mạng Neural Network 

Với số lượng các ứng dụng được triển khai ngày càng lớn, Neural Network, máy học và trí tuệ nhân tạo được ứng dụng trong nhiều công việc khác nhau như:

• Nhận dạng chữ viết tay: Mạng nơron nhân tạo Neural Network được sử dụng với mục đích chuyển đổi các ký tự viết tay thành các ký tự kỹ thuật số để máy tính dễ dàng nhận ra được các ký tự đó.
• Dự đoán các giao dịch chứng khoán: Việc theo dõi sàn giao dịch chứng khoán thường khó khăn và khó hiểu do có nhiều yếu tố ảnh hưởng đến thị trường này. Neural Network ra đời có thể kiểm tra được các yếu tố nói trên và dự đoán giá chứng khoán hàng ngày. Điều này mang đến nhiều lợi ích cho các nhà môi giới chứng khoán.
• Vấn đề đi lại của các nhân viên bán hàng: Neural Network giúp giải quyết và tìm ra con đường tối ưu cho các nhân viên bán hàng trong việc đi lại giữa các thành phố thuộc cùng một khu vực cụ thể đồng thời mang đến doanh thu cao và giảm thiểu chi phí.
• Nén hình ảnh: Ý tưởng đằng sau của Neural Network nén dữ liệu là lưu trữ, mã hoá và tái tạo các hình ảnh mang tính thực tế. Bằng cách sử dụng Neural Network nén hình ảnh, bạn có thể dễ dàng tối ưu hoá kích thước dữ liệu của mình. Điều này sẽ giúp bộ nhớ của bạn tiết kiệm được dung lượng đáng để.

Ngoài ra, Neural Network cũng được sử dụng nhiều trong nhiều ứng dụng và công nghệ khác nhau như thị giác máy tính, trò chơi điện tử, dịch tự động, lọc mạng xã hội, nhận dạng giọng nói và chẩn đoán y tế. Điều đáng ngạc nhiên hơn là Neural Network cũng được sử dụng nhiều trong các hoạt động truyền thống và sáng tạo như nghệ thuật hay hội hoạ.

Có thể thấy, Neural Network giờ đây đã trở thành một phần quan trọng không thể thiếu trong cuộc sống của con người hiện nay. Nếu bạn hiểu rõ Neural Network là gì cùng những thông tin hữu ích mà aetc.edu.vn chia sẻ về mạng nơron nhân tạo này thì chắc chắn bạn sẽ biết cách sử dụng và ứng dụng chúng vào cuộc sống một cách dễ dàng hơn.