ANNs là gì? Cách thức hoạt động và ứng dụng của mô hình này

Tương tự não người, ANNs có khả năng học và nhận biết các mẫu phức tạp trong dữ liệu, đạt được nhiều thành tựu trong các lĩnh vực từ nhận dạng hình ảnh và giọng nói cho đến dự đoán và tự động lái xe. Trong bài viết này, cùng Techie tìm hiểu “ANNs là gì” và các cơ chế học hỏi của nó để khám phá giới hạn sức mạnh của trí tuệ nhân tạo này.

ANNs là gì?

ANNs (Artificial Neural Network) là một hệ thống phần cứng hoặc phần mềm trong công nghệ thông tin (IT) mô phỏng hoạt động của các tế bào thần kinh trong não người. ANNs là một tập hợp con của AI thuộc dạng công nghệ deep learning.

Công nghệ này được sử dụng trong thế giới thương mại để giải quyết các vấn đề xử lý tín hiệu phức tạp và nhận dạng mẫu. ANNs đã xuất hiện kể từ khi bắt đầu có máy tính. Các thuật toán đơn giản được thực hiện bằng một hệ thống mạch điện được thiết kế theo bộ não con người, được xây dựng bởi các nhà toán học Warren McCulloch và Walter Pitts vào năm 1943.

Các loại ANNs là gì?

Có hai ANNs quan trọng:

• ANNs FeedForward
• ANNs phản hồi

ANNs FeedForward

Trong ANN chuyển tiếp, luồng thông tin chỉ diễn ra theo một hướng. Tức là luồng thông tin đi từ lớp đầu vào đến lớp ẩn và cuối cùng đến đầu ra. Không có vòng phản hồi nào có trong mạng lưới thần kinh này. Loại ANNs này chủ yếu được sử dụng trong học tập có giám sát cho các trường hợp dữ liệu không có tính chất tuần tự như phân loại, nhận dạng hình ảnh…

ANNs phản hồi

Trong ANN phản hồi, các vòng phản hồi là một phần của nó. Loại mạng thần kinh như vậy chủ yếu dùng để lưu giữ bộ nhớ, chẳng hạn như trong trường hợp mạng thần kinh tái phát. Những loại mạng này phù hợp nhất cho các khu vực có dữ liệu tuần tự hoặc phụ thuộc vào thời gian.

ANNs hoạt động như thế nào?

Cơ chế hoạt động của ANNs là gì? Đầu tiên, khi tạo ANNs cần một số lượng lớn bộ xử lý hoạt động song song và được tổ chức thành các lớp. Giống như các dây thần kinh thị giác trong tầm nhìn của con người, tầng đầu tiên nhận dữ liệu đầu vào thô. Mỗi lớp tiếp theo nhận đầu ra từ lớp trước nó thay vì đầu vào thô, tương tự như cách các nơ-ron ở xa dây thần kinh thị giác nhận tín hiệu từ những lớp ở gần hơn. Cấp cuối cùng của hệ thống tạo ra đầu ra cuối cùng của hệ thống.

Kết quả là, trong một chuỗi xử lý, mỗi phần tử chỉ biết một phần thông tin về toàn bộ hệ thống. Trong hệ thống đó, mỗi phần tử được kết nối với nhiều phần tử khác trong phần đầu vào và phần đầu ra, cho thấy rằng mỗi phần tử sẽ có nhiều kết nối với các phần tử khác ở các tầng khác của hệ thống. Phản hồi mà nó tạo ra có thể được đọc từ một hoặc nhiều phần tử trong phần đầu ra.

Mạng lưới thần kinh nhân tạo có thể học hỏi từ quá trình đào tạo ban đầu và các hoạt động trong tương lai nhờ khả năng thích ứng của chúng, mang lại cho chúng nhiều thông tin mới về thế giới. Có nhiều phương pháp khác nhau để cân nhắc các luồng đầu vào, nhưng một trong những phương pháp cơ bản nhất là gán một con số cho tầm quan trọng của từng luồng.

Các cơ chế cho phép ANNs học hỏi là gì?

Khi bắt đầu giai đoạn huấn luyện của ANN, nó thường được cung cấp một lượng lớn dữ liệu. Người huấn luyện nhập dữ liệu vào mạng và sau đó cho ANNs biết điều họ muốn xảy ra. Ví dụ: nếu bạn muốn xây dựng một mạng có thể nhận dạng khuôn mặt, bạn có thể bắt đầu với một bộ ảnh bao gồm diễn viên, người không phải diễn viên, mặt nạ, tác phẩm điêu khắc và động vật có khuôn mặt người. Mỗi mục kèm theo các thông tin như “không phải diễn viên” hoặc “không phải con người”. Bằng cách trả lời các câu hỏi, mô hình có thể cải thiện hiệu suất công việc của mình bằng cách thay đổi trọng số bên trong của nó.

Mạng lưới thần kinh đưa ra quyết định dựa trên đầu vào từ các cấp độ trước đó và sử dụng các quy tắc để giải thích mối quan hệ giữa các đối tượng trong dữ liệu. Ví dụ: trong hệ thống nhận dạng khuôn mặt, quy tắc như “lông mày nằm phía trên mắt” và “ria mép nằm dưới mũi” có thể được áp dụng. Tuy nhiên, việc kết hợp các quy tắc trở nên quan trọng hơn do sự không phù hợp và không hiệu quả của các giả định về bản chất của vấn đề.

Hơn nữa, do các giả định mà các cá nhân đưa ra khi tạo ra các thuật toán, những thành kiến ​​về văn hóa được củng cố bởi mạng lưới thần kinh. Các tập dữ liệu sai lệch là một thách thức dai dẳng trong các hệ thống đào tạo nhận dạng các mẫu trong dữ liệu và tự phát triển các giải pháp.

Ưu điểm của ANNs là gì?

Mạng lưới thần kinh nhân tạo có rất nhiều lợi ích:

• Khả năng xử lý nhiều công việc cùng một lúc
• Thông tin được lưu không chỉ trong cơ sở dữ liệu mà trên toàn bộ mạng
• Khả năng nhận dạng các mẫu dữ liệu và đưa ra quyết định dựa trên thông tin đó
• Có thể mô hình hóa dữ liệu nhiều biến đổi và phương sai không đổi tốt hơn
• Có thể dự đoán kết quả của các thử nghiệm chưa biết vì chúng có thể khái quát hóa và suy ra các mối liên hệ chưa biết từ dữ liệu chưa biết.

Nhược điểm của ANNs là gì?

• Mạng lưới thần kinh cần một lượng lớn dữ liệu huấn luyện để đạt được hiệu suất tốt. Việc thu thập và chuẩn bị dữ liệu huấn luyện đòi hỏi công sức và tài nguyên đáng kể.
• Vì mạng nơ-ron yêu cầu bộ xử lý có khả năng xử lý song song nên chúng phụ thuộc vào phần cứng.
• Mạng lưới thần kinh có thể nhạy cảm với nhiễu và dữ liệu không chính xác. Nếu dữ liệu đầu vào bị nhiễu
• hoặc không chính xác, nó có thể ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất của mô hình.

Ứng dụng ANNs là gì?

Nhận dạng ký tự viết tay: Mạng nơ-ron được đào tạo để nhận dạng các ký tự viết tay có thể ở dạng chữ cái hoặc chữ số.

Nhận dạng giọng nói: ANNs đóng vai trò quan trọng trong nhận dạng giọng nói, nhiều loại mạng lưới thần kinh khác nhau là sự lựa chọn tuyệt đối để có được sự phân loại chính xác.

Phân loại chữ ký: ANNs giúp xây dựng các hệ thống xác thực. Hơn nữa, mạng lưới thần kinh cũng có thể phân loại chữ ký có phải là giả hay không.

Nhận dạng khuôn mặt: Được sử dụng phổ biến nhất ở những khu vực mà người dùng yêu cầu quyền truy cập bảo mật. ANNs chuyển đổi là loại ANNs phổ biến nhất được sử dụng trong lĩnh vực này.

Kết luận

ANNs đóng vai trò quan trọng trong trí tuệ nhân tạo và cung cấp những giải pháp đột phá cho nhiều bài toán phức tạp. Bằng cách giảm thiểu lỗi một cách hợp lý, trong tương lai, các hệ thống này có thể tự học và khái niệm hóa các ý tưởng mà không cần sự điều chỉnh của con người.

>> Xem thêm: Tìm hiểu AIOps là gì và 10 trường hợp sử dụng AIOps hàng đầu