[Bách Khoa Machine Learning] Các ứng dụng của Mạng Nơ-ron Nhân tạo - 4 Ứng dụng thực tế của ANN

Tại đây, chúng ta sẽ thảo luận về 4 ứng dụng thực tế của Mạng Nơ-ron Nhân tạo (ANN). Mạng Nơ-ron Nhân tạo đã chứng kiến một sự bùng nổ về sự quan tâm trong vài năm qua và đang được áp dụng thành công trên một phạm vi cực kỳ rộng lớn các lĩnh vực vấn đề như Nhận dạng chữ viết tay, Nén hình ảnh, Bài toán người bán hàng chuyển vùng, Dự đoán thị trường chứng khoán, v.v.

Vì vậy, hãy bắt đầu với Các ứng dụng của Mạng Nơ-ron Nhân tạo.

Các ứng dụng của Mạng Nơ-ron Nhân tạo

Tại đây, chúng ta sẽ xem xét các ứng dụng chính của Mạng Nơ-ron Nhân tạo.

• Nhận dạng chữ viết tay: Ý tưởng về nhận dạng chữ viết tay đã trở nên rất quan trọng. Điều này là do các thiết bị cầm tay như Palm Pilot đang trở nên rất phổ biến. Do đó, chúng ta có thể sử dụng mạng nơ-ron để nhận dạng các ký tự viết tay.
• Bài toán người bán hàng chuyển vùng: Mạng nơ-ron cũng có thể giải quyết bài toán người bán hàng chuyển vùng. Nhưng điều này chỉ dừng lại ở một mức độ xấp xỉ nhất định.
• Nén hình ảnh: Một lượng lớn thông tin được tiếp nhận và xử lý cùng lúc bởi các mạng nơ-ron. Điều này làm cho chúng hữu ích trong việc nén hình ảnh. Với sự bùng nổ của Internet và nhiều trang web sử dụng nhiều hình ảnh hơn, việc sử dụng mạng nơ-ron để nén hình ảnh là điều rất đáng để xem xét.
• Dự đoán thị trường chứng khoán: Công việc kinh doanh hàng ngày của thị trường chứng khoán rất phức tạp. Nhiều yếu tố ảnh hưởng đến việc một cổ phiếu nhất định sẽ tăng hay giảm vào bất kỳ ngày nào. Do đó, mạng nơ-ron có thể kiểm tra một lượng lớn thông tin một cách nhanh chóng và phân loại tất cả. Vì vậy, chúng ta có thể sử dụng chúng để dự đoán giá cổ phiếu.

Dưới đây là phần mô tả của mọi ứng dụng ANN để có được sự hiểu biết đúng đắn.

1. Nhận dạng chữ viết tay

Ý tưởng sử dụng mạng truyền thẳng (feedforward networks) để nhận dạng các ký tự viết tay rất trực quan. Mẫu bitmap của ký tự viết tay là đầu vào, với chữ cái hoặc chữ số chính xác là đầu ra mong muốn. Các chương trình như vậy cần người dùng đào tạo mạng bằng cách cung cấp cho chương trình các mẫu chữ viết tay của họ.

Hai ứng dụng phổ biến của nhận dạng chữ viết tay là:

• Nhận dạng ký tự quang học để nhập dữ liệu
• Xác thực chữ ký trên séc ngân hàng

Mạng truyền thẳng có các đặc điểm sau: 

a. Đầu tiên, chúng sắp xếp các perceptron theo lớp, với lớp đầu tiên nhận đầu vào và lớp cuối cùng tạo ra đầu ra. Các lớp ở giữa không có kết nối với thế giới bên ngoài, và do đó chúng ta gọi chúng là các lớp ẩn. 

b. Mỗi perceptron ở một lớp được kết nối với mọi perceptron ở lớp tiếp theo. Do đó thông tin được “truyền thẳng” từ lớp này sang lớp tiếp theo một cách liên tục. Điều này giải thích tại sao chúng ta gọi các mạng này là mạng truyền thẳng. 

c. Không có kết nối giữa các perceptron trong cùng một lớp.

2. Bài toán người bán hàng chuyển vùng

Bài toán người bán hàng chuyển vùng đề cập đến việc tìm kiếm con đường ngắn nhất có thể để đi qua tất cả các thành phố trong một khu vực nhất định. Chúng ta có thể sử dụng Mạng nơ-ron để giải quyết vấn đề này.

Một thuật toán mạng nơ-ron chẳng hạn như thuật toán di truyền bắt đầu với sự định hướng ngẫu nhiên của mạng để giải quyết vấn đề. Thuật toán này chọn một thành phố theo cách ngẫu nhiên mỗi lần và tìm thành phố gần nhất. Do đó, quá trình này tiếp tục diễn ra nhiều lần. Sau mỗi lần lặp, hình dạng của mạng thay đổi và mạng hội tụ thành một vòng tròn xung quanh tất cả các thành phố.

Thuật toán được sử dụng giúp giảm thiểu độ dài của các vòng tròn. Bằng cách này, chúng ta có thể ước tính bài toán di chuyển.

3. Nén hình ảnh

Một mạng nơ-ron được sử dụng để nén hình ảnh chứa lớp đầu vào và lớp đầu ra có kích thước bằng nhau. Lớp trung gian có kích thước nhỏ hơn. Tỷ lệ của lớp đầu vào so với lớp trung gian là tỷ lệ nén của mạng.

Chúng ta có thể có được tỷ lệ so sánh nén hình ảnh bằng công thức sau: Comparison Ratio = Input Layer / Intermediate Layer (Tỷ lệ so sánh = Lớp đầu vào / Lớp trung gian)

Ý tưởng đằng sau mạng nơ-ron nén dữ liệu là lưu trữ, mã hóa và tái tạo lại hình ảnh thực tế một lần nữa. Điều này là do các mạng như vậy giúp nén lượng dữ liệu cần thiết để giúp hình thành hình ảnh, do đó làm cho nó chiếm ít không gian hơn trong các phương tiện lưu trữ và băng thông hiện có. Nó có khả năng ứng dụng to lớn trong các trường hợp mà cơ chế truyền hình ảnh qua mạng phải rất nhanh, chẳng hạn như trong các ứng dụng web và dịch vụ phát trực tuyến. Do đó, trong mạng như vậy, chúng ta có thể sử dụng đầu vào cho chính mục đích đào tạo.

4. Dự đoán thị trường chứng khoán

Độ chính xác trong dự đoán của mạng nơ-ron đã khiến chúng trở nên hữu ích trong việc đưa ra dự đoán thị trường chứng khoán. Đối với các công ty kinh doanh lớn, việc đưa ra các dự đoán cho thị trường chứng khoán là rất phổ biến. Điều này được thực hiện bằng cách sử dụng các tham số như xu hướng hiện tại, tình hình chính trị, quan điểm của công chúng và lời khuyên của các nhà kinh tế.

Chúng ta cũng có thể sử dụng mạng nơ-ron trong dự đoán tiền tệ, dự đoán thất bại trong kinh doanh, đánh giá rủi ro nợ và phê duyệt tín dụng.

Các công ty như MJ Futures tuyên bố mức lợi nhuận đáng kinh ngạc 199,2% trong khoảng thời gian 2 năm bằng cách sử dụng các phương pháp dự đoán mạng nơ-ron của họ.

Dean Barr và Walter Loick tại LBS Capital Management đã đạt được kết quả tốt bằng cách sử dụng một mạng nơ-ron đơn giản. Nó chỉ có 6 chỉ báo tài chính làm đầu vào. Những chỉ báo này bao gồm ADX, giá trị hiện tại của S&P 500 và mức thay đổi ròng trong giá trị S&P 500 từ năm ngày trước đó. ADX cho biết chuyển động định hướng trung bình trong 18 ngày trước đó.

Kết luận

Mạng Nơ-ron Nhân tạo (ANN) được sử dụng trong hầu hết mọi lĩnh vực của cuộc sống ngày nay. Trong chăm sóc sức khỏe, chúng giúp phát hiện bệnh bằng cách đọc các bản quét y tế. Trong tài chính, chúng dự đoán giá cổ phiếu hoặc phát hiện gian lận. ANN trong kinh doanh giúp dự báo doanh số và phân tích hành vi khách hàng.

Sức mạnh của ANN nằm ở khả năng học hỏi từ dữ liệu và đưa ra quyết định. Điều này làm cho chúng hữu ích cho các nhiệm vụ cần nhận dạng mẫu, dự báo hoặc phân loại. Việc sử dụng rộng rãi của chúng chứng tỏ tầm quan trọng của chúng trong việc giải quyết các vấn đề thực tế bằng cách sử dụng học máy.