Mạng nơ-ron là gì?
Mạng nơ-ron là một phương thức trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, được sử dụng để dạy máy tính xử lý dữ liệu theo cách mô phỏng bộ não con người. Đây là một loại quy trình máy học, được gọi là học sâu, sử dụng các nút hoặc nơ-ron liên kết với nhau trong một cấu trúc phân lớp tương tự như bộ não con người. Phương thức này tạo ra một hệ thống thích ứng được máy tính sử dụng để học hỏi từ sai lầm của chúng và liên tục cải thiện. Vì vậy, mạng nơ-ron nhân tạo nhắm tới giải quyết các vấn đề phức tạp, chẳng hạn như tóm tắt tài liệu hoặc nhận diện khuôn mặt, với độ chính xác cao hơn.
Mạng nơ-ron khác với các mạng trí tuệ nhân tạo khác chổ nào?
Mạng nơ-ron có thể giúp máy tính đưa ra các quyết định thông minh chỉ với sự hỗ trợ hạn chế của con người. Lý do là vì chúng có thể học hỏi và dựng mô hình các mối quan hệ giữa dữ liệu đầu vào và đầu ra phi tuyến tính, phức tạp. Ví dụ, chúng có thể đảm nhận những nhiệm vụ sau.
Đưa ra các khái quát hoặc suy luận
Mạng nơ-ron có thể hiểu rõ dữ liệu phi cấu trúc và đưa ra các nhận xét chung mà không cần đào tạo cụ thể. Chẳng hạn, chúng có thể nhận ra hai câu đầu vào khác nhau có ý nghĩa tương tự nhau:
Bạn có thể chỉ cho tôi cách thanh toán không?
Tôi có thể chuyển tiền bằng cách nào?
Mạng nơ-ron sẽ biết rằng cả hai câu này đều có chung ý nghĩa. Hoặc chúng sẽ có thể phân biệt được đại khái rằng Baxter Road là một địa điểm, còn Baxter Smith là tên người.
Mạng nơ-ron có công dụng 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.
