Mạng Neural network
Neural network là công cụ giúp các lập trình viên giải quyết các bài toán khó về nhận dạng hình ảnh giọng nói hoặc xử lý cả các ngôn ngữ tự nhiên. Vậy điều gì khiến Neural network là khái niệm được sử dụng nhiều đến như vậy?
Neural network là gì?
Neural network là gì? - Neural network còn có tên khác là Mạng nơron thần kinh nhân tạo. Đây là một mô hình toán học rất phức tạp nhằm xử lý thông tin, giải quyết các vấn đề trong trí tuệ nhân tạo, máy tính, deep learning hay tìm các mối quan hệ trong một tập hợp dữ liệu.
Hiểu cơ bản, Neural network như một tế bào thần kinh trong não bộ của con người. Hoạt động của nó cũng như các tế bào thần kinh não. Nó sẽ kết nối từ các nút đơn giản, những nút này kết hợp với nhau như hệ thống mạng lưới.
Neural network cũng có khả năng thích ứng với những thay đổi ngay từ đầu vào. Vì thế, người lập trình không cần phải thiết kế những tiêu chí đầu ra. Thay vào đó, Neural network có thể đưa ra kết quả tốt nhất mà không cần nhiều sự can thiệp của con người.
Convolutional neural network là gì?
Convolutional neural network được viết tắt là CNNs - mạng nowrowrron tích chập. CNNs là một trong những mô hình của Deep Learning tiên tiến nhất nhằm xây dựng những hệ thống thông minh và có độ chính xác cao. Về tính năng, CNNs được dùng nhiều trong các bài toán có tính nhận dạng đối tượng trong hình ảnh.
Những phần kiến trúc mạng của Neural network
Mạng Neural network được kết hợp từ nhiều tầng perceptron. Trong mỗi mạng Neural network sẽ bao gồm 3 phần kiến trúc cơ bản như sau:
Input layer
Input layer Neural network còn gọi là tầng vào. Tầng này nằm ở phía bên trái, sâu trong của Neural network. Input layer đại diện cho phần đầu vào của mạng Neural network nhân tạo.
Output layer
Output layer Neural network là tầng ra. Vị trí của nó nằm ở phía phải Neural network. Output layer đại diện cho đầu ra của mạng Neural network nhân tạo.
Hidden layer
Hidden layer Neural network là tầng ẩn. Tầng này nằm xen giữa hai tầng vào và tầng ra. Nó cũng thể hiện cho quá trình suy luận, logic của Neural network. Hidden layer cũng đại diện cho một nút trung gian để phân chia không gian giữa hai đầu và vùng mềm (ranh giới). Hidden sẽ nhận một tập hợp đầu vào có trọng số, thông qua chức năng có tính kích hoạt để tạo ra kết quả đầu ra.
Ứng dụng của Neural network
Vậy những ứng dụng của Neural network là gì? Neural network được dùng trong trí tuệ nhân tạo AI nhưng bạn có biết khả năng trực tiếp của Neural network là gì chưa? Dưới đây là những ứng dụng của mô hình toán học phức tạp này.
Các lĩnh vực ứng dụng Neural network
Neural network được dùng trong rất nhiều lĩnh vực, điển hình như:
Y tế
Neural network có khả năng hỗ trợ hoặc trực tiếp chẩn đoán bằng cách phân loại hình ảnh y khoa. Bên cạnh đó, nhiều công nghệ đã bắt đầu sử dụng Neural network để phân tích tế bào ung thư, điện não đồ hoặc phân tích điện tâm đồ.
Tiếp thị
Bạn có tin rằng, trong tiếp thị marketing, Neural network cũng có nhiều vai trò quan trọng không? Neural network có khả năng tiếp thị nhắm mục tiêu. Nó hoạt động bằng cách lọc mạng xã hội và phân tích dữ liệu hành vi của khách hàng. Từ đó, thông qua các dữ liệu đã được phân tích, các marketer có thể đưa ra những phương hướng, kế hoạch hoặc chiến dịch quảng cáo phù hợp mới.
Neural network cũng có thể phân tích hành vi khách hàng, chẳng hạn, nếu bạn search thông tin về một sản phẩm nào đó, trí tuệ nhân tạo sẽ nhận biết ngay nhu cầu của bạn về sản phẩm đó. Từ đó, đưa ra các gợi ý, hiện quảng cáo theo từ khóa bạn đã tìm trước.
Dự đoán tài chính
Nếu bạn là người mới tham gia các sàn giao dịch chứng khoán và chưa có nhiều kinh nghiệm thì Neural network sẽ hỗ trợ rất nhiều trong lĩnh vực dự đoán tài chính. Neural network có khả năng kiểm tra các biến số ảnh hưởng đến thị trường và đưa ra dự đoán về chứng khoán mỗi ngày. Điều này mang lại rất nhiều lợi ích cho những nhà môi giới chứng khoán, tài chính.
Dự báo nhu cầu năng lượng
Về lĩnh vực năng lượng, Neural network có thể dự đoán nhu cầu tiêu dùng điện năng, xăng dầu. Điều này giúp cho những người cung cấp điện, năng lượng đưa ra các điều chỉnh giá cả phù hợp.
Kiểm soát quy trình chất lượng
Trong một khu công nghiệp sản xuất, chắc chắn rằng quy trình phải được tiêu chuẩn. Mọi sản phẩm đều phải đạt độ đồng đều và ít sai lệch nhất có thể. Với Neural network, sự can thiệp của trí tuệ nhân tạo trong khâu sản xuất sẽ giúp quy trình hoạt động ổn định, có trật tự hơn.
Các sản phẩm sau khi làm ra đạt được quy chuẩn, giá thành phù hợp. Bên cạnh đó, Neural network còn giúp các doanh nghiệp đạt chuẩn nhu cầu của các thị trường khó tính như EU, Mỹ, Nhật Bản...
Nhận dạng hóa chất
Khả năng phân tích, nhận dạng hóa chất của Neural network là gì? Về cơ bản, mạng nơron có thể phân tích các mẫu hóa chất. Quá trình phân tích này xảy ra trong các máy phân tích công nghệ cao. Bạn chỉ cần đưa hóa chất mà mình không biết là gì hoặc muốn kiểm tra các thông số của hóa chất đó vào máy phân tích. Công nghệ Neural network sẽ giúp tìm ra các hoạt chất có trong dung dịch và đưa ra kết quả cụ thể nhất.
Nhờ vào công nghệ này, việc kiểm nghiệm thuốc, dược phẩm sẽ đơn giản hơn. Các kiểm nghiệm viên không cần phải làm việc trực tiếp nhiều với hóa chất độc hại.
Nhận dạng giọng nói
Neural network có khả năng phân tích giọng nói của con người. Thông thường, thuật toán Neural network sẽ được ứng dụng vào các trợ lý ảo như Siri, Alexa. Trong đó, phần mềm thu âm tự động sẽ chuyển giọng nói của bạn thành các mã. Kể cả khi giọng nói của bạn là tiếng địa phương thì Neural network cũng có thể nhận ra.
Khả năng nhận dạng giọng nói của Neural network có thể được hỗ trợ trong các công việc như:
- Hỗ trợ phân loại giọng nói cho nhân viên trực tổng đài.
- Chuyển đổi các cuộc trò chuyện về văn bản trong thời gian thực.
- Phụ đề cho video.
- Trợ lý người dùng trực tiếp thông qua các trợ lý ảo.
Nhận dạng giọng nói với Neural network
Xử lý ngôn ngữ
Neural network có khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Cụ thể, khả năng này là xử lý các văn bản tự nhiên thông qua ngôn ngữ do con người tạo ra. Neural network có thể tiếp thu chuyên sâu về thông tin như dữ liệu văn bản, tài liệu. Các trường hợp Neural network xử lý ngôn ngữ thường dùng trong các công việc như:
- Tự sắp xếp, phân loại các dữ liệu được ghi lại.
- Trợ lý, tổng đài hoặc chatbot ảo tự động.
- Tóm tắt tài liệu và tạo bài viết về một chủ đề nào đó chỉ trong vài phút.
- Phân tích tính nghiệp vụ các tài liệu, biểu mẫu, email.
- Lập danh mục những từ khóa quan trọng để thể hiện cảm xúc. Bạn có thể nhận thấy rõ nhất như những bình luận tích cực tự động khi bạn định comment vào một bài viết nào đó.
Xử lý ngôn ngữ NLP - Natural language processing
Đề xuất được cá nhân hóa
Bạn có bao giờ tự hỏi khả năng đề xuất được cá nhân hóa của Neural network là gì chưa? Thực tế, Neural network có thể theo dõi những hoạt động thường ngày của con người để đưa ra các gợi ý, dự đoán hoặc đề xuất có tính cá nhân. Mọi hành vi của con người đều được Neural network phân tích. Từ đó, nó đưa ra các sản phẩm, dịch vụ có thể bạn quan tâm.
Chẳng hạn, một ứng dụng X có khả năng phân tích hình ảnh sản phẩm. Sau đó, ứng dụng đưa những doanh nghiệp có mặt hàng về sản phẩm này với mọi giá cả khác nhau cho người dùng lựa chọn. Cách này giúp khách hàng tìm được sản phẩm mong muốn chỉ với một bức hình với mọi giá cả khác nhau và cạnh tranh nhất.
Trích xuất dữ liệu
Nếu nói đến khả năng trích xuất dữ liệu của Neural network thì chắc chắn không thể bỏ qua Convolutional neural network (CNNs). Nhờ có CNNs, con người có thể thực hiện nhận dạng một vật, người thông qua hình ảnh. Bên cạnh đó, phân tích này được dùng rộng rãi trong rất nhiều lĩnh vực:
- Nhận diện khuôn mặt để định danh, phát hiện đối tượng.
- Phân tích dữ liệu hình ảnh y khoa để đưa chẩn đoán chính xác.
- Trích xuất dữ liệu khi điều tra tội phạm.
- Trích xuất thông tin từ dữ liệu y văn để tiết kiệm thời gian, công việc cho nhân viên y tế.
- Phát hiện tội phạm công nghệ cao, trộm cắp.
Ngoài những ứng dụng trên, Neural Network còn được dùng trong các mảng khác như dịch tự động, chẩn đoán y tế, lọc mạng xã hội, thị giác máy tính, trò chơi điện tử...
Có thể nói, Neural network đang trở thành yếu tố cực kỳ quan trọng trong phát triển trí tuệ nhân tạo nói chung cũng như công nghệ khác nói riêng. Nếu như bạn hiểu rõ phần nào về Neural network là gì thì chắc hẳn bạn sẽ biết cách ứng dụng chúng trong công việc một cách dễ dàng.
