Neural Network là gì? Phương thức “điều khiển” Neural Network đơn giản 2022

Neural Network là một mạng lưới được thiết lập bởi chuỗi thuật toán được đưa ra để hỗ trợ tìm kiếm những mối quan hệ cơ bản của tập hợp dữ liệu, đồng thời bắt chước và xử lý thông tin. Neural Network chắc vẫn còn là một thuật ngữ xa lạ đối với đa số mọi người. Bạn có thực sự hiểu Neural Network là gì? Và sử dụng Neural Network như thế nào? Hãy để MarketingAI giúp bạn phân tích Neural Network thông qua bài viết dưới đây!

Neural Network là gì?

Neural Network trong tiếng Việt có nghĩa là mạng lưới Nơ-ron nhân tạo. Khái niệm này bắt nguồn từ cụm từ “trí tuệ nhân tạo” và hiện đang dần trở nên phổ biến trong sự phát triển của hệ thống giao dịch điện tử. Neural Network là một mạng lưới được thiết lập bởi các chuỗi thuật toán hỗ trợ tìm kiếm những mối quan hệ cơ bản của tập hợp dữ liệu. Bên cạnh đó, mạng lưới này còn có thể đồng thời bắt chước và xử lý thông tin như hoạt động của bộ não con người. Nói một cách đơn giản hơn, Neural Network được coi là hệ thống của các tế bào thần kinh nhân tạo về hữu cơ hoặc bản chất.

Neural Network là gì?

Networking là gì? 5 cách cải thiện kỹ năng Networking hiệu quả

Artificial Neural Network là gì?

Artificial Neural Network là mạng lưới nơ-ron nhân tạo, mô hình toán học hoặc mô hình toán được xây dựng trên mạng lưới nơ-ron sinh học. Artificial Neural Network có thể xử lý thông tin bằng biện pháp truyền tải thông tin theo các kết nối được hút với nhau rồi tính toán giá trị mới tại các nút.

Ưu điểm của Neural Network?

Neural Network có 4 ưu điểm nổi bật sau đây:

• Mạng lưới nơ-ron này hoạt động như một bộ não tách biệt lại có tính liên kết cao. Điều này cho phép neural network xử lý dữ liệu với tốc độ đáng kinh ngạc, và việc học hỏi từ các dữ liệu có sẵn sau đó cập nhật cấu trúc bên trong để cải thiện hiệu suất cũng rất nhanh.
• Neural Network có khả năng học hỏi rất lớn thông qua các cơ chế học tập, mạng lưới này có thể thiết kế các thuật toán riêng nhưng vẫn đảm bảo được hiệu suất hoạt động chính xác.
• Khả năng thích ứng cao với mọi thay đổi từ đầu vào.
• Trong lĩnh vực tài chính, neural network hỗ trợ quá trình phát triển cho một số quy trình trong hệ thống như: giao dịch thuật toán, dự báo chuỗi thời gian, phân loại chứng khoán, mô hình rủi ro tín dụng và xây dựng thông báo độc quyền và công cụ phát sinh giá thành.

Kiến trúc mạng Neural Network

Kiến trúc mạng Neural Network là sự hội tụ của các tầng perceptron (perceptron đa tầng). Một mạng lưới nơ-ron thường bao gồm 3 loại tầng:

• Tầng input layer (tầng vào): Tầng này nằm bên trái cùng của mạng, thể hiện cho các đầu vào của mạng. 
• Tầng output layer (tầng ra): Là tầng bên phải cùng và nó thể hiện cho những đầu ra của mạng.
• Tầng hidden layer (tầng ẩn): Tầng này nằm giữa tầng vào và tầng ra nó thể hiện cho quá trình suy luận logic của mạng. 

Tuy nhiên, mỗi một neural network chỉ có thể có 1 tầng vào và 1 tầng ra nhưng lại chứa rất nhiều tầng ẩn. Mỗi một nút mạng là một sigmoid nơ-ron và không có nút mạng nào có hàm kích hoạt giống nhau. Tại mỗi tầng, có thể có số lượng nút mạng khác nhau tuỳ vào cách giải quyết.

Mặt khác, khi xây dựng hệ thống thường sẽ để các tầng ẩn với số lượng nowrowrron khác nhau. Ngoài ra, nơ-ron ở tầng thường sẽ kết đôi với nhau để tạo thành network đầy đủ nhất. Nhờ đó người dùng hoàn toàn có thể tính toán được kích cỡ của mạng lưới dựa vào số tầng và số lượng nơ-ron.

Ứng dụng của Neural Network là gì?

Neural Network được sử dụng cho rất nhiều lĩnh vực như tài chính, kinh doanh, giao dịch, dự báo thời tiết, tìm kiếm và nghiên cứu giải pháp tiếp thị, đánh giá rủi ro, phát hiện gian lận,... 

• Nhận dạng chữ viết tay: Mạng Neural Network có thể nhận dạng chữ viết tay thông qua việc chuyển đổi cái ký tự viết tay đó thành ký tự kỹ thuật số để máy tính nhận dạng.
• Dự đoán giao dịch chứng khoán: Việc theo dõi các sàn giao dịch chứng khoán rất khó khăn và mất nhiều thời gian nếu sử dụng phương pháp thủ công do thị trường này có nhiều yếu tố tác động. Nhờ vào Neural Network mà người dùng có thể kiểm tra các yếu tố nói trên và dự đoán được giá thành chứng khoán hàng giờ.
• Nén ảnh: Bạn hoàn toàn có thể tối ưu hóa kích thước hình ảnh, dữ liệu của mình để tiết kiệm dung lượng bộ nhớ thông qua việc sử dụng neural network.

Ngoài ra, trong nhiều trường hợp còn có thể sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo để thực hiện đánh giá, phân tích những cơ hội giao dịch dựa trên những dữ liệu có sẵn. Không chỉ có vậy, neural network còn được ứng dụng phổ biến trên việc phân biệt sự phụ thuộc giữa các phi tuyến lẫn nhau của đầu vào. Điều này không thể tìm thấy ở các kỹ thuật khác.

Sử dụng Neural Network như thế nào?

Bên cạnh viêc tìm hiểu các tính năng vi diệu của Neural Network là gì thì tất nhiên kèm theo đó là việc sử dụng hệ thống này khá khó khăn và người sử dụng cần phải có những kiến thức tương đối về mạng lưới nơ-ron này:

• Lựa chọn mô hình: Việc lựa chọn mô hình như thế nào phụ thuộc vào cách trình bày dữ liệu và ứng dụng. Neural Network là một mô hình khá phức tạp, dẫn đến nhiều thách thức trong quá trình học tập.
• Thuật toán học: Có rất nhiều thỏa thuận giữa các thuật toán học. Hầu hết, những thuật toán này sẽ làm việc hiệu quả trên những tham số đúng.
• Mạnh mẽ: Nếu như các mô hình, thuật toán học và hàm chi phí được lựa chọn phù hợp, chính xác thì hệ thống Neural Network có thể đưa ra kết quả mang tính ứng dụng cao.

AI và tương lai của ngành quảng cáo: Những điều quan trọng bạn cần biết

Kết luận

Doanh nghiệp hoàn toàn có thể phát triển quy trình trong hệ thống sản xuất của mình thông qua việc sử dụng Neural Network. Mong rằng bài phân tích của MarketingAI có thể giúp đỡ doanh nghiệp hiểu rõ về Neural Network là gì? Và cách sử dụng Neural Network như thế nào để hiệu quả nhất cho doanh nghiệp mình!

Thảo Triệu - MarketingAI