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 Vietnix khám phá Neural Network là gì và lưu ý để áp dụng công nghệ này hiệu quả. 

Neural Network là gì?

Neural Network là mạng lưới Nơ-ron nhân tạo. Đây là chuỗi thuật toán nhằm tìm kiếm quan hệ trong tập hợp dữ liệu hệ thống dựa theo cách thức hoạt động não bộ con người. 

Mạng lưới Nơ-ron nhân tạo được xem là hệ thống liên kết các tế bào thần kinh nhân tạo về bản chất hoặc hữu cơ. Neural Networks thích ứng với mọi điều chỉnh từ đầu vào, cho ra kết quả đầu ra tốt nhất. Khái niệm này xuất phát từ lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, phổ biến trong hệ thống các giao dịch điện tử hiện nay. 

>> Xem thêm: Deep Learning là gì? Tổng quan về Deep Learning từ A – Z

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. 

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.

Lưu ý: Mỗi Neural Network chỉ có một tầng input (tầng đầu vào) và output (tầng đầu ra) nhưng sẽ có nhiều hidden layer.

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. 

Ứng dụng của Neural Network

Mạng Neuron được áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau như: Machine learning – máy học, 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 Vietnix 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. 

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. 

Những câu hỏi thường gặp về Neural Network là gì?

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 nhé!