Neural Network là khái niệm được nhắc đến nhiều trong trí thông minh nhân tạo. Đây là chuỗi thuật toán, hỗ trợ tìm kiếm những thông tin trong tập hợp dữ liệu. Cùng tôi khám phá Neural Network là gì và lưu ý để áp dụng công nghệ này hiệu quả.
Neural Network là gì?
Neural Network là một phương thức phổ biến trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, được dùng để điều khiển máy tính dự đoán, nhận dạng và xử lý dữ liệu như một bộ não của con người. Bên cạnh đó, quy trình này còn được biết đến với thuật ngữ quen thuộc là “deep learning”, nghĩa là việc vận dụng các nơ-ron hoặc các nút tạo sự liên kết với nhau trong cùng một cấu trúc phân lớp.
Quy trình này sẽ giúp hệ thống phát hiện và khắc phục lỗi đã xảy ra trước đó. Vì thế, Neural Network hướng đến giải quyết các vấn đề mang tính chất phức tạp như nhận diện khuôn mặt, tóm tắt tài liệu,…
Đặc điểm của Neural Network
Neural Network có những đặc điểm đặc thù, chi tiết như sau:
- 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.
Cấu 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.
Mỗi nút mạng trong Neural Network là một Sigmoid Neural. Thường các nút mạng này sẽ có hàm kích hoạt khác nhưng hiện tại đang áp dụng thuật toán đồng nhất để dễ dàng hoạt động hơn. Ở mỗi tầng, số lượng sigmoid neural khác nhau tùy thuộc vào cách thức xử lý dữ liệu. Trong quá trình hoạt động, các chuyên gia sẽ để các tầng ẩn – hidden layer với số lượng nơ-ron khác nhau.
Các nơ-ron ở những tầng khác cũng sẽ liên kết với nhau tạo thành mạng lưới chặt chẽ và đầy đủ nhất. Khi đó, người dũng sẽ biết được độ lớn của mạng lưới dựa trên số lượng tầng và số lượng nơ-ron. Các nốt mạng kết hợp theo một chiều duy nhất từ tầng đầu vào đến tầng đầu ra. Mỗi nốt ở một tầng sẽ nhận thông tin đầu của các nốt ở tầng trước đó.
Ngoài ra bạn có thể tham khảo thêm các giao thức truyền tải thông tin phổ biến hiện nay:
Công dụng của Neural Network
Hiện nay, Neural Network có đa dạng công dụng rộng khắp các lĩnh vực, bao gồm:
- Thực hiện chẩn đoán y tế bằng các hình ảnh y khoa.
- Dự đoán tài chính thông qua việc xử lý các dữ liệu của công cụ tài chính đó trước đây.
- Giám sát chất lượng và cách thức vận hành.
- Phân biệt các hợp chất hóa học.
- Phân tích dữ liệu hành vi và lọc mạng xã hội nhằm thực hiện quá trình tiếp thị đúng với mục tiêu và đối tượng.
- Mạng nơ-ron còn có công dụng dự đoán năng lượng và phụ tải điện năng.
Ngoài ra, neural network còn sở hữu 4 ứng dụng vô cùng quan trọng gồm:
Thị giác máy tính:
Là khả năng mà mạng nơ-ron có thể thực hiện trích xuất dữ liệu và thông tin chuyên sâu từ video hay hình ảnh của máy. Với chức năng này, neural network có thể nhận diện và phân biệt tương tự như một người bình thường. Không những vậy, thị giác máy tính còn được vận dụng trong một số trường hợp như:
- Hệ thống mạng nơ-ron thực hiện nhận dạng hình ảnh trên ô tô tự lái, để từ đó nhận thấy các biển báo giao thông và người đi đường.
- Dùng để nhận diện khuôn mặt, nhằm xác định vị trí mắt, mũi miệng, người đó đang mở/nhắm mắt, có đeo kính hay không.
- Tự động kiểm duyệt nội dung, chức năng này nhằm loại bỏ các nội dung không phù hợp ra khỏi kho lưu video và hình ảnh.
- Gắn thẻ trong hình ảnh để phục vụ việc xác định quần áo, các chi tiết, logo, đồ bảo hộ,… so với các hình ảnh khác.
Nhận dạng giọng nói:
Ngoài ra, neural network còn thực hiện phân tích giọng nói con người cho dù tone giọng, cao độ hay thậm chí là ngôn ngữ khác biệt. Các công việc mà mạng nơ-ron thực hiện được trong lĩnh vực này gồm:
- Chuyển hóa các cuộc trò chuyện trong lĩnh vực y tế thành văn bản ở thực tế.
- Hỗ trợ tự động phân loại cuộc gọi và giúp nhân viên trực tổng đài phản hồi cuộc gọi.
- Mở rộng phạm vi tiếp cận nội dung bằng cách tạo bản ghi âm và phụ đề một cách chuẩn xác.
Khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên:
Khả năng xử lý văn bản tự nhiên thường do con người tạo ra và được gọi là kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Trong đó, mạng nơ-ron sẽ giúp máy tính thu thập mọi thông tin chuyên sâu, cũng như ý nghĩa của câu từ nằm trong tài liệu hoặc văn bản. Một số trường hợp mà mạng nơ-ron thực hiện tốt chức năng này:
- Phân loại và tự động sắp xếp các dữ liệu đã được ghi.
- Tạo bài viết cho một chủ đề đã được thiết lập sẵn.
- Chatbot tự động hoặc tổng đài ảo.
- Đóng vai trò là tổng đài viên ảo với kịch bản giải đáp đã được lập trình sẵn.
- Phân biệt các bình luận tiêu cực, tích cực trên các nền tảng mạng xã hội.
- Phân tích nghiệp vụ thông minh cho biểu mẫu và email.
Đóng vai trò là công cụ đề xuất:
Neural Network có thể đưa ra các đề xuất mang tính cá nhân thông qua việc theo dõi hoạt động của người dùng. Trong đó, dựa trên hành vi của khách hàng mà mạng nơron tuần hoàn này có thể tìm ra các dịch vụ và sản phẩm mà người dùng đó đang quan tâm.
Cách hoạt động của Neural Network
Neural Network được tạo ra dựa trên cấu trúc tương tự như một bộ não người. Trong đó, các tế bào nơ-ron nhân tạo sẽ được liên kết với nhau một cách chặt chẽ để tạo thành một mạng lưới nơ-ron nhân tạo, các sợi nơ-ron này sẽ cùng hoạt động để giải quyết vấn đề một cách trơn tru nhất. Nói một cách cụ thể hơn, mạng lưới neural network là các thuật toán hoặc phần mềm chuyên dùng cho máy tính để giải đáp các phép toán, còn các sợi nơ-ron là các nút hoặc mô-đun phần mềm. Neural Network hoạt động dựa trên kiến trúc đơn giản hoặc chuyên sâu với:
Kiến trúc mạng nơ-ron đơn giản:
- Lớp đầu vào: Thông tin từ bên ngoài đi vào trong hệ thống mạng nơ-ron, các nút dầu vào nhận thông tin, sau đó phân loại, xử lý và phân tích dữ liệu rồi chuyển qua lớp kế tiếp.
- Lớp ẩn: Một hệ thống mạng nơ-ron chứa nhiều lớp ẩn khác nhau. Lượng thông tin sẽ đi qua lớp ẩn này, tiếp tục được xử lý và chuyển tiếp sang lớp sau.
- Lớp đầu ra: Sau khi mạng nơ-ron nhân tạo chắt lọc và cho kết quả cuối cùng sẽ xuất hiện ở lớp đầu ra này. Do đó, cấu tạo của lớp đầu ra sẽ gồm một hoặc nhiều nút để trực tiếp xử lý lượng kết quả được đẩy ra.
Cấu trúc neural network chuyên sâu:
Mạng nơ-ron chuyên sâu hay là “deep learning” với cấu tạo chứa hàng triệu nơ-ron liên kết với nhau một cách chặt chẽ và nhiều lớp ẩn xuất hiện. Trong đó, đại diện kết nối giữa mỗi 02 nút được gọi là trọng số, có bản chất như một con số thực thụ. Cách hoạt động của các nút này có nghĩa là khi một nút kích thích nút còn lại sẽ cho kết quả trọng số dương, hoặc khi nút này cản trở hành động của nút kia sẽ cho trọng số âm. Nhìn chung, các nút có trọng số cao hơn sẽ ảnh hưởng lớn hơn so với các nút còn lại.
Nếu xét riêng về mặt lý thuyết, nơ-ron trong cấu trúc chuyên sâu cần được đào tạo với nhiều phương pháp học máy với tần suất nhiều hơn, vì cấu trúc mạng nhân tạo này có thể ảnh hưởng lên tất cả dữ liệu đầu vào và đầu ra, không phân biệt loại dữ liệu đó có phức tạp hay không.
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 tôi sẽ hướng dẫn 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.
Neural Network có những loại nào?
Cách thức phân loại Neural Network dựa vào cách thức dữ liệu được truyền từ đầu vào đến đầu ra, với 03 loại nhất định gồm:
- Mạng nơ-ron truyền thẳng: Mạng nơ-ron thường truyền dữ liệu theo một chiều từ nút đầu vào đến nút đầu ra và dùng một quy trình phản hồi để hoàn thiện dự đoán theo thời gian. Đặc biệt, mỗi nút trong một lớp sẽ được kết nối với toàn bộ các nút có trong lớp tiếp theo.
- Mạng nơ-ron tích chập: Các chức năng như sáng lọc, tóm tắt được gọi là tích chập. Đối với loại mạng nơ-ron này, các lớp ẩn sẽ đóng vai trò hoạt động chính khi thực hiện các chức năng toán học cụ thể, nhất là phân loại hình ảnh. Vì mỗi lớp ẩn đều có thể trích xuất và xử lý những đặc điểm khác biệt về độ sâu, màu sắc giữa hình ảnh này và hình ảnh kia.
- Mạng nơ-ron truyền ngược: Thuật toán được vận hành theo một vòng lặp phản hồi hiệu chỉnh với mỗi nút đều thực hiện chức năng dự đoán về nút tiếp theo trên hướng đi. Nút này có nhiệm vụ kiểm tra xem dự đoán có đúng hay không. Sau đó sẽ chỉ định các nút có trọng số cao hơn để giảm thiểu rủi ro cho kết quả. Các nút đưa ra dự đoán mới ở điểm dữ liệu tiếp theo bằng cách sử dụng các hướng đi có trọng số cao hơn.
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?
Artificial Neural Network là mạng lưới nơ-ron nhân tạo hay còn gọi là mô hình toán được xây dựng dựa trên các no-rơn sinh học. Mạng lưới bao gồm nhiều nhóm làm việc, trong đó các nơ-ron sẽ kết nối và xử lý thông tin và tính toán dữ liệu tại các nút mạng. Trong nhiều trường hợp, mạng lưới này có thể tự thay đổi cấu trúc dựa trên thông tin bên ngoài và bên trong. Ngoài ra, mạng lưới nơ-ron nhân tạo còn giúp mô hình hóa các dữ liệu thống kê phi tuyến tính, có mối quan hệ phức tạp.
Cách đào tạo mạng Neural
Đào tạo mạng nơ-ron có nghĩa là quy trình dạy Neural Network cách làm nhiệm vụ. Mạng này sẽ bắt đầu học cách xử lý từ một số các tập hợp dữ liệu lớn, không phân biệt đã được hay chưa gắn nhãn. Với cách thức này, Neural Network có thể xử lý dữ liệu đầu vào một cách chính xác hơn.
- Phương pháp học có giám sát:
Cách thức này được thực hiện bằng cách các nhà khoa học dữ liệu cung cấp cho mạng nơ-ron tuần hoàn nhân tạo này những tập dữ liệu đã gắn nhãn để biết câu trả lời chính xác. Giả sử, một Neural Network học cách nhận diện khuôn mặt một cách chuẩn xác sau quá trình xử lý hàng nghìn hình ảnh về gương mặt người, kèm theo đó là các thuật ngữ liên quan khác đến: quốc tịch, cảm xúc, sắc tộc của từng hình.
Neural Network tích lũy kiến thức từ các tệp dữ liệu này mỗi ngày. Sau khi hoàn tất quá trình đào tạo, mạng nơ-ron tiếp tục đưa ra các dự đoán về cảm xúc, sắc tộc hay quốc tịch của một hình ảnh với gương mặt mới, cái mà hệ thống mạng này chưa từng xử lý trước đây để kiểm tra hiệu quả.
Ý nghĩa của Deep Learning trong mạng Neural
Deep Learning trong mạng Neural là các phương pháp nhằm mang đến cho máy tính khả năng làm các công việc cần trí óc và lối tư duy của con người. Học máy là một kỹ thuật phổ biến trong lĩnh vực AI, cho phép máy tính truy cập vào mọi dữ liệu lớn và học hỏi từ các tệp này. Trong đó, Deep Learning được biết đến là một lĩnh vực con của học máy, khi sử dụng mạng deep learning để xử lý các tệp dữ liệu.
Học máy so với Deep Learning như thế nào?
Phương pháp học máy truyền thống cần dữ liệu đầu vào của con người để quá trình vận hành máy móc đạt được hiệu quả tốt. Sau đó, các nhà khoa học dữ liệu sẽ chủ động xác định đặc điểm có liên quan đến phần mềm phân tích theo cách thức thuần thủ công. Do đó, việc này hạn chế phần nào khả năng của phần mềm và làm cho quá trình quản lý trở nên quá tải, gây ra tình trạng mệt mỏi cho cả nhân sự và máy móc.
Không những vậy, trong Deep Learning các nhà khoa học chỉ đem đến những dữ liệu thô cho phần mềm và công việc của Deep Learning là tự rút ra các đặc điểm và học theo một cách tự chủ. Ngoài ra, Deep Learning còn còn có thể phân tích các tài liệu văn bản để xác định các yếu tố dữ liệu cần được ưu tiên nhằm giải quyết các vấn đề mang tính phức tạp.
Sự khác nhau giữa Deep Learning và Neural
Tuy Deep Learning và Neural Network đều là tập hợp con của Machine Learning, nhưng giữa hai mạng nơ-ron này vẫn có nhiều sự khác biệt, cụ thể:
| Đặc điểm | Deep Learning | Neural Network |
| Layer | Gồm các layer của Neural Network nhân tạo | Được tạo ra từ layer đầu vào, các layer ẩn và layer đầu ra. |
| Phạm vi | Dùng để xử lý ngôn ngữ, hình ảnh, lời nói và quản lý quan hệ người dùng | Nhận dạng khuôn mặt, trình tự, mẫu và dịch máy. |
| Hiệu suất | Thời gian đào tạo nhiều, độ chính xác cao. | Thời gian đào tạo ít, độ chính xác thấp. |
| Tính năng | Tự động xác định tính năng dựa trên bộ dữ liệu đã được gắn thẻ, đồng thời các dữ liệu phi cấu trúc thô. | Yêu cầu con người can thiệp vì các kỹ sư máy tính phải xác định tính năng một cách thủ công. |
| Tài nguyên tính toán | Đòi hỏi nhiều tài nguyên tính toán vì không cần sự can thiệp của con người trong quá trình xử lý và phân tích dữ liệu thô | Ít tài nguyên tính toán vì khả năng giải quyết các vấn đề phức tạp đã bị hạn chế. |
Câu hỏi thường gặp
Ví dụ về mạng Neural là gì?
Mạng lưới thần kinh được thiết kế để hoạt động giống như bộ não con người .
Trong trường hợp nhận dạng chữ viết tay hoặc nhận dạng khuôn mặt, bộ não rất nhanh chóng đưa ra một số quyết định.
Ví dụ, trong trường hợp nhận dạng khuôn mặt, não có thể bắt đầu bằng “Đó là nữ hay nam? Thiết bị có màu đen hay trắng? Nhân vật nhận diện già hay trẻ?
Ai đang sử dụng mạng Neural?
Mạng Neural Network là một chuỗi các thuật toán bắt chước các hoạt động của não người để nhận ra mối quan hệ giữa một lượng lớn dữ liệu.
Chúng được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau trong các dịch vụ tài chính, từ dự báo và nghiên cứu tiếp thị đến phát hiện gian lận và đánh giá rủi ro.
Deep Neural Network là gì?
Deep Neural Network viết tắt là DNN, là mạng nơ-ron nhân tạo chuyên sâu. Đây là một loại mạng nơ-ron chứa một lượng lớn các lớp ẩn giữa các lớp đầu vào và đầu ra.
Lời kết
Với những thông tin hữu ích nhằm giải thích khái niệm neural network là gì, có thể khẳng định tiến bộ công nghệ này là một phần không thể thiếu trong cuộc sống. Nếu nắm bắt được cốt lõi của hệ thống, bạn sẽ ứng dụng và quản lý dễ dàng. Mọi thắc mắc liên quan, bạn vui lòng bình luận bên dưới để được hỗ trợ giải pháp.q
