Mạng nơ-ron là gì?

Mạng nơ-ron được sử dụng trong nhiều trường hợp trải dài khắp các lĩnh vực, chẳng hạn như:

• Chẩn đoán y tế bằng cách phân loại hình ảnh y khoa
• Tiếp thị nhắm mục tiêu bằng cách lọc mạng xã hội và phân tích dữ liệu hành vi
• Dự đoán tài chính bằng cách xử lý dữ liệu lịch sử của các công cụ tài chính
• Dự báo nhu cầu năng lượng và phụ tải điện
• Kiểm soát quy trình và chất lượng
• Nhận dạng hợp chất hóa học

Bên dưới là 4 ứng dụng quan trọng của mạng nơ-ron.

Thị giác máy tính

Thị giác máy tính là khả năng trích xuất dữ liệu cũng như thông tin chuyên sâu từ hình ảnh và video của máy tính. Với mạng nơ-ron, máy tính có thể phân biệt và nhận diện hình ảnh tương tự như con người. Thị giác máy tính được ứng dụng trong nhiều trường hợp, chẳng hạn như:

• Hệ thống nhận diện hình ảnh trên ô tô tự lái để chúng có thể nhận ra các biển báo giao thông cũng như những người tham gia giao thông khác
• Kiểm duyệt nội dung để tự động loại bỏ nội dung không an toàn hoặc không phù hợp khỏi kho lưu trữ hình ảnh và video
• Nhận diện khuôn mặt để xác định khuôn mặt cũng như các đặc điểm như mở mắt, đeo kính và để râu
• Dán nhãn hình ảnh để xác định logo thương hiệu, quần áo, đồ bảo hộ và các chi tiết hình ảnh khác

Nhận dạng giọng nói

Mạng nơ-ron có thể phân tích giọng nói con người, bất kể mẫu giọng, cao độ, tông, ngôn ngữ và giọng vùng miền khác nhau. Trợ lý ảo như Amazon Alexa và phần mềm phiên âm tự động sử dụng nhận dạng giọng nói để thực hiện các công việc như:

• Hỗ trợ các nhân viên trực tổng đài và tự động phân loại cuộc gọi
• Chuyển đổi các cuộc trò chuyện về y khoa thành văn bản trong thời gian thực
• Tạo phụ đề chính xác cho video và bản ghi âm cuộc họp để mở rộng phạm vi tiếp cận nội dung

Kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là khả năng xử lý văn bản tự nhiên do con người tạo ra. Mạng nơ-ron giúp máy tính thu thập thông tin chuyên sâu và ý nghĩa từ dữ liệu văn bản và tài liệu. NLP được sử dụng trong nhiều trường hợp, bao gồm trong những chức năng sau:

• Tổng đài viên ảo và chatbot tự động
• Tự động sắp xếp và phân loại dữ liệu được ghi
• Phân tích nghiệp vụ thông minh các tài liệu dài như email và biểu mẫu
• Lập chỉ mục các cụm từ quan trọng thể hiện cảm xúc, ví dụ như những bình luận tích cực và tiêu cực trên mạng xã hội
• Tóm tắt tài liệu và tạo bài viết về một chủ đề cho trước

Công cụ đề xuất

Mạng nơ-ron có thể theo dõi hoạt động của người dùng để đưa ra các đề xuất được cá nhân hóa. Chúng cũng có thể phân tích mọi hành vi của người dùng và tìm ra các sản phẩm hoặc dịch vụ mới mà người dùng cụ thể có thể quan tâm. Ví dụ: Curalate - một công ty khởi nghiệp có trụ sở tại Philadelphia - giúp các thương hiệu kiếm doanh số từ những bài đăng trên mạng xã hội. Các thương hiệu sử dụng dịch vụ gắn thẻ sản phẩm thông minh (IPT) của Curalate để tự động hóa việc thu thập và tuyển lựa nội dung do người dùng tạo trên mạng xã hội. IPT sử dụng mạng nơ-ron để tự động tìm và đề xuất các sản phẩm có liên quan đến hoạt động của người dùng trên mạng xã hội. Người tiêu dùng không còn phải săn lùng các danh mục trực tuyến để tìm một sản phẩm cụ thể từ hình ảnh trên mạng xã hội. Thay vào đó, họ có thể sử dụng dịch vụ tự động gắn thẻ sản phẩm của Curalate để mua hàng một cách dễ dàng.

Mạng nơ-ron nhân tạo có thể được phân loại theo phương thức dữ liệu được truyền từ nút đầu vào đến nút đầu ra. Dưới đây là một số ví dụ:

Mạng nơ-ron truyền thẳng

Mạng nơ-ron truyền thẳng xử lý dữ liệu theo một chiều, từ nút đầu vào đến nút đầu ra. Mỗi nút trong một lớp được kết nối với tất cả các nút trong lớp tiếp theo. Mạng truyền thẳng sử dụng một quy trình phản hồi để cải thiện dự đoán theo thời gian.

Thuật toán truyền ngược

Mạng nơ-ron nhân tạo liên tục học hỏi bằng cách sử dụng vòng lặp phản hồi hiệu chỉnh để cải thiện phân tích dự đoán của chúng. Đơn giản mà nói, bạn có thể coi rằng dữ liệu truyền từ nút đầu vào đến nút đầu ra qua nhiều lối đi khác nhau trong mạng nơ-ron. Chỉ có duy nhất một lối đi chính xác, ánh xạ nút đầu vào đến nút đầu ra thích hợp. Để tìm ra lối đi này, mạng nơ-ron sử dụng một vòng lặp phản hồi với cách thức hoạt động như sau:

1. Mỗi nút đưa ra một dự đoán về nút tiếp theo trên lối đi.
2. Nút này sẽ kiểm tra tính chính xác của dự đoán. Các nút sẽ chỉ định giá trị trọng số cao hơn cho những lối đi tới nhiều dự đoán chính xác hơn và giá trị trọng số thấp hơn cho các lối đi tới dự đoán không chính xác.
3. Đối với điểm dữ liệu tiếp theo, các nút đưa ra dự đoán mới bằng cách sử dụng các lối đi có trọng số cao hơn rồi lặp lại Bước 1.

Mạng nơ-ron tích chập

Những lớp ẩn trong mạng nơ-ron tích chập thực hiện các chức năng toán học cụ thể, như tóm tắt hoặc sàng lọc, được gọi là tích chập. Chúng rất hữu ích trong việc phân loại hình ảnh vì chúng có thể trích xuất các đặc điểm liên quan từ hình ảnh, điều này có lợi cho việc nhận dạng và phân loại hình ảnh. Biểu mẫu mới dễ xử lý hơn mà không làm mất đi các đặc điểm quan trọng để đưa ra dự đoán chính xác. Mỗi lớp ẩn trích xuất và xử lý các đặc điểm hình ảnh khác nhau, như các cạnh, màu sắc và độ sâu.

Trí tuệ nhân tạo là lĩnh vực khoa học máy tính nghiên cứu các phương pháp cung cấp cho máy móc khả năng thực hiện các công việc đòi hỏi trí thông minh của con người. Máy học là một kỹ thuật trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo cho phép máy tính truy cập vào các tập dữ liệu rất lớn và học hỏi từ những dữ liệu này. Phần mềm máy học tìm ra các mẫu trong dữ liệu hiện có và áp dụng chúng vào dữ liệu mới để đưa ra các quyết định thông minh. Deep learning là một lĩnh vực con của máy học sử dụng mạng deep learning để xử lý dữ liệu.

Máy học so với deep learning

Các phương pháp máy học truyền thống yêu cầu dữ liệu đầu vào của con người để phần mềm máy học hoạt động hiệu quả. Nhà khoa học dữ liệu xác định theo cách thủ công tập hợp các đặc điểm có liên quan mà phần mềm phải phân tích. Điều này hạn chế khả năng của phần mềm, khiến việc tạo và quản lý trở nên mệt mỏi.

Mặt khác, trong deep learning, nhà khoa học dữ liệu chỉ cung cấp dữ liệu thô cho phần mềm. Mạng deep learning tự rút ra các đặc điểm và học hỏi một cách độc lập hơn. Nó có thể phân tích các tập dữ liệu phi cấu trúc như tài liệu văn bản, xác định những thuộc tính dữ liệu cần ưu tiên và giải quyết các vấn đề phức tạp hơn.

Ví dụ: nếu đang đào tạo một phần mềm máy học để xác định chính xác hình ảnh của một thú cưng, bạn sẽ cần thực hiện các bước sau:

• Tìm và gắn nhãn thủ công cho hàng nghìn hình ảnh thú cưng, như mèo, chó, ngựa, chuột hamster, vẹt, v.v.
• Cho phần mềm máy học biết những đặc điểm cần tìm để phần mềm này có thể xác định hình ảnh bằng cách sử dụng phương pháp loại trừ. Ví dụ: nó có thể đếm số chân, sau đó kiểm tra hình dạng mắt, hình dạng tai, đuôi, lông, v.v.
• Đánh giá và thay đổi tập dữ liệu được gắn nhãn theo cách thủ công để cải thiện độ chính xác của phần mềm. Ví dụ: nếu tập dữ liệu đào tạo của bạn có quá nhiều hình ảnh về mèo đen, phần mềm sẽ xác định chính xác một con mèo đen hơn là một con mèo trắng.
• Tuy nhiên, trong deep learning, mạng nơ-ron sẽ xử lý tất cả các hình ảnh và tự động xác định rằng chúng cần phân tích số chân và hình dạng khuôn mặt trước, rồi xem xét đuôi sau cùng để xác định chính xác con vật trong hình ảnh.