"Mạng nơ-ron" là một kiến trúc điện toán tiên tiến được mô phỏng theo các nơ-ron được tìm thấy trong não người. Nó hoạt động bằng cách mô phỏng quá trình truyền và xử lý thông tin thông qua các nút được kết nối với nhau thường được gọi là nơ-ron nhân tạo hoặc đơn giản là nơ-ron. Trong bối cảnh Trí tuệ nhân tạo (AI) và Học máy (ML), mạng lưới thần kinh đóng vai trò là kỹ thuật chính để xây dựng các mô hình Deep Learning, cho phép máy tính nhận dạng mẫu, phân tích dữ liệu và đưa ra dự đoán hoặc quyết định mà không cần lập trình rõ ràng.
Mạng nơ-ron bao gồm một lớp đầu vào, một hoặc nhiều lớp ẩn và một lớp đầu ra, mỗi lớp chứa một số nơ-ron. Lớp đầu vào nhận dữ liệu thô như văn bản hoặc hình ảnh, (các) lớp ẩn xử lý dữ liệu và lớp đầu ra cung cấp kết quả cuối cùng dưới dạng phân loại, dự đoán hoặc quyết định. Các nơ-ron trong các lớp này được kết nối bằng các đường dẫn gọi là khớp thần kinh, được gán các trọng số xác định tầm quan trọng của một đầu vào cụ thể. Việc học xảy ra khi mạng lưới thần kinh tinh chỉnh các trọng số này để giảm thiểu sai sót, do đó làm tăng độ chính xác của các dự đoán của nó.
Một trong những loại mạng thần kinh được sử dụng rộng rãi nhất là Mạng thần kinh chuyển đổi (CNN), chuyên về các tác vụ dựa trên hình ảnh như nhận dạng đối tượng, phân loại hình ảnh và thị giác máy tính. Một loại phổ biến khác là mạng Bộ nhớ ngắn hạn dài (LSTM), được thiết kế để xử lý dữ liệu chuỗi hoặc dữ liệu chuỗi thời gian, giúp nó phù hợp với các ứng dụng như nhận dạng văn bản và giọng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và dự báo tài chính.
Mạng lưới thần kinh đã được triển khai trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ chăm sóc sức khỏe đến tài chính, từ phương tiện tự hành đến hệ thống tư vấn. Trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, mạng lưới thần kinh đã được sử dụng để phát hiện và chẩn đoán bệnh thông qua hình ảnh y tế; ví dụ, phát hiện chính xác bệnh ung thư trong chụp quang tuyến vú. Trong tài chính, mạng lưới thần kinh có thể được sử dụng để dự báo xu hướng thị trường, phân tích các yếu tố rủi ro và đưa ra khuyến nghị giao dịch tự động. Các công ty như Tesla và Waymo đã tận dụng mạng lưới thần kinh trong hệ thống xe tự hành của họ để nhận dạng đối tượng và phát hiện môi trường. Các hệ thống đề xuất, giống như hệ thống được Netflix và Amazon sử dụng, sử dụng mạng lưới thần kinh để phân tích sở thích của người dùng và đưa ra các đề xuất nội dung được cá nhân hóa.
Tại AppMaster, một nền tảng no-code mạnh mẽ để phát triển ứng dụng, mạng lưới thần kinh có thể được tích hợp vào các ứng dụng phụ trợ, web và di động. Khách hàng có thể sử dụng các ứng dụng này cho các nhiệm vụ như nhận dạng hình ảnh, phân tích văn bản và hệ thống hỗ trợ quyết định. Với các công cụ trực quan của AppMaster, người dùng có thể nhanh chóng thiết kế và xây dựng các ứng dụng kết hợp mạng thần kinh mà không cần phải có chuyên môn lập trình sâu rộng.
Nền tảng AppMaster cho phép khách hàng tạo các ứng dụng phụ trợ bằng Go (Golang), các ứng dụng web với khung Vue3 và JS/TS cũng như các ứng dụng di động sử dụng phương pháp tiếp cận dựa trên máy chủ dựa trên Kotlin và Jetpack Compose cho Android, cũng như SwiftUI cho iOS. Điều này cho phép tích hợp liền mạch các mạng thần kinh vào các ứng dụng, cung cấp cho người dùng những khả năng AI tiên tiến.
Hơn nữa, nền tảng AppMaster tuân thủ các phương pháp hay nhất về phát triển phần mềm thiết yếu, chẳng hạn như tạo tự động các tập lệnh di chuyển lược đồ cơ sở dữ liệu, cũng như tạo tài liệu Swagger (OpenAPI) toàn diện và cập nhật cho endpoints của máy chủ. Với mỗi thay đổi đối với ứng dụng, AppMaster sẽ tạo lại ứng dụng từ đầu, loại bỏ nợ kỹ thuật và đảm bảo hiệu suất cũng như khả năng mở rộng tối ưu.
Tóm lại, Mạng nơ-ron là một mô hình tính toán mô phỏng cấu trúc và chức năng của nơ-ron con người, cho phép học tập, phân tích và ra quyết định hiệu quả trong các ứng dụng khác nhau. Bằng cách tận dụng mạng lưới thần kinh và các kỹ thuật AI và ML tiên tiến khác, các nền tảng như AppMaster trao quyền cho các doanh nghiệp và cá nhân phát triển các ứng dụng tiên tiến nhằm giải quyết các vấn đề trong thế giới thực và tối ưu hóa trải nghiệm người dùng trong nhiều ngành khác nhau.
