Trang chủCông nghệNeural network là gì? Tổng quan về neural network có thể bạn cần biết

Neural network là gì? Tổng quan về neural network có thể bạn cần biết

Thứ Tư, 5/17/2023, 3:42:10 PMlike 368
Neural network là gì và hoạt động như thế nào? Trong thời đại công nghệ hóa, lĩnh vực trí tuệ nhân tạo đang ngày càng phát triển. Khái niệm Neural network đang được nhiều người biết đến nhiều hơn. Vậy thực sự Neural network là gì? Dưới đây là lời giải đáp của Gofiber về những kiến thức liên quan đến Neural network.

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 là gì?
Neural network là gì?

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.

Kiến trúc mạng Neural network
Kiến trúc mạng Neural network

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:

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.

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.

Ứng dụng của Neural network trong tiếp thị
Ứng dụng của Neural network trong tiếp thị

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.

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.

 Neural network hỗ trợ dự báo nhu cầu năng lượng
 Neural network hỗ trợ dự báo nhu cầu năng 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...

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.

Neural network giúp nhận dạng hóa chất, hỗ trợ công việc cho kiểm nghiệm viên
Neural network giúp nhận dạng hóa chất, hỗ trợ công việc cho kiểm nghiệm viên

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
    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
    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...

Ứng dụng của Neural network trong điều tra tội phạm
Ứng dụng của Neural network trong điều tra tội phạm

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.

5/5 - (0 bình chọn)

Xin chào! Tôi là Bảo Duyên, một tác giả sáng tạo nội dung chất lượng và là thành viên đội ngũ tại Gofiber. Tôi có sự đam mê và thế mạnh trong việc viết về các chủ đề như công nghệ, SEO và marketing. Với khả năng sáng tạo, tôi luôn tìm cách đưa ra các ý tưởng mới mẻ và độc đáo trong việc viết nội dung. Tôi đảm bảo rằng mỗi bài viết của mình được trình bày một cách chuyên nghiệp, thông tin và hấp dẫn. Tôi nỗ lực để mang đến cho độc giả những thông tin hữu ích và giải pháp thực tế để giúp họ tiến bộ và thành công trong lĩnh vực công nghệ, SEO và marketing. Với kiến thức và kinh nghiệm trong lĩnh vực này, tôi luôn cập nhật các xu hướng mới nhất và áp dụng những kỹ thuật tiên tiến để tối ưu hóa nội dung. Tôi hiểu rõ về cách xây dựng chiến lược marketing hiệu quả, cách tăng cường hiệu suất trang web và cách thu hút đối tượng khách hàng mục tiêu. Là một tác giả tại Gofiber, tôi cam kết mang đến nội dung chất lượng và giá trị cho độc giả. Tôi tập trung vào việc tạo ra các bài viết sáng tạo và tối ưu hóa để giúp doanh nghiệp và cá nhân nâng cao hiệu quả tiếp cận và tăng cường thương hiệu của họ trên mạng. Nếu bạn đang tìm kiếm nội dung chất lượng với các chủ đề về công nghệ, SEO và marketing, hãy đồng hành cùng tôi trên Gofiber. Tôi rất mong được gặp gỡ và làm việc cùng bạn để mang lại thành công và tăng cường sự hiện diện trực tuyến cho bạn. Cảm ơn bạn đã đọc bio giới thiệu của tôi. Nếu bạn có bất kỳ yêu cầu hoặc câu hỏi nào, xin hãy liên hệ với tôi. Tôi rất sẵn lòng hỗ trợ và cùng bạn xây dựng nội dung tuyệt vời.


Tags: #Hướng dẫn Cơ sở dữ liệu

CÓ THỂ BẠN QUAN TÂM

Xem nhiều nhất

thuê VPS giá rẻ