Mạng nơ-ron hồi quy (Recurrent Neural Network – RNN) là một loại mạng nơ-ron nhân tạo được thiết kế đặc biệt để xử lý và phân tích các dữ liệu tuần tự. Nhận thấy những ứng dụng thực tiễn lớn lao mà nó mang lại, các giảng viên chuyên ngành Xử lý dữ liệu đã tổ chức workshop dành cho sinh viên mang tên “Xây dựng mạng nơ-ron hồi quy tuyến tính toán cộng trừ đơn giản với keras”.
Khác với các mạng nơ-ron truyền thống, RNN có khả năng ghi nhớ thông tin từ các bước trước đó trong chuỗi đầu vào thông qua các kết nối hồi quy, cho phép sử dụng thông tin quá khứ để ảnh hưởng đến đầu ra hiện tại.
Điều này làm cho RNN trở nên lý tưởng cho các ứng dụng yêu cầu xử lý dữ liệu tuần tự như văn bản, chuỗi thời gian và dữ liệu âm thanh. Một trong những đặc điểm quan trọng của RNN là trạng thái ẩn (hidden state) giúp duy trì thông tin từ các bước trước đó và tính toán đầu ra hiện tại.
Để huấn luyện RNN, thuật toán lan truyền ngược qua thời gian (Backpropagation Through Time – BPTT) được sử dụng, tối ưu hóa mô hình qua từng bước thời gian trong chuỗi dữ liệu. Các biến thể của RNN như LSTM (Long Short-Term Memory) và GRU (Gated Recurrent Unit) được phát triển để giải quyết vấn đề về việc ghi nhớ lâu dài và giảm thiểu tình trạng mất mát thông tin.
Mạng nơ-ron, đặc biệt là RNN và các biến thể của nó, đóng vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực của ngành xử lý dữ liệu. Trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), RNN được sử dụng trong dịch máy, tóm tắt văn bản và phân tích ngữ nghĩa, giúp cải thiện khả năng tương tác và hiểu ngôn ngữ tự nhiên của máy tính.
Trong dự đoán chuỗi thời gian, RNN giúp dự báo tài chính và nhu cầu thị trường, hỗ trợ các doanh nghiệp trong việc quản lý tồn kho và lập kế hoạch sản xuất. Trong xử lý âm thanh và video, RNN được áp dụng trong nhận dạng giọng nói và phân tích video, nâng cao khả năng nhận diện và theo dõi đối tượng.
Ngoài ra, RNN còn được sử dụng để phát hiện gian lận trong các giao dịch tài chính, nhận diện các mẫu bất thường dựa trên dữ liệu lịch sử. Trong lĩnh vực y tế và sinh học, RNN hỗ trợ chẩn đoán bệnh từ dữ liệu y tế, giúp các bác sĩ và nhà nghiên cứu đưa ra các quyết định chính xác và kịp thời. Với khả năng mạnh mẽ trong việc xử lý và dự đoán các dữ liệu tuần tự, RNN đã và đang đóng góp quan trọng vào sự phát triển của nhiều ngành công nghiệp và ứng dụng thực tiễn.
Bốn diễn giả là thầy PhongTT35, cô NganCT4, Thầy NguyenVV4 và thầy TonNQ đã tổ chức buổi workshop “Xây dựng mạng nơ-ron hồi quy tuyến tính toán cộng trừ đơn giản với keras” để hướng dẫn sinh viên thực hành xây dựng.
Trong buổi workshop này các bạn đã được các thầy cô giới thiệu về nơ-ron hồi quy, các thư viện được sử dụng để xây dựng được một bài toán áp dụng mạng nơ-ron hồi quy và thực hành xây dựng một phần mềm tính toán cộng trừ đơn giản với keras.
Buổi workshop đã diễn ra thành công với sự tham gia của 55 sinh viên chuyên ngành Xử lý dữ liệu. Các kiến thức được giới thiệu trong workshop được các bạn nhiệt tình đón nhận và mang lại cảm hứng lớn. Kết thúc buổi workshop, tất cả các bạn sinh viên tham gia đều hiểu bài, thực hành xây dựng thành công phần mềm tính toán đơn giản áp dụng mạng nơ-ron hồi quy.
Giảng viên Nguyễn Quy Tôn
Bộ môn Ứng dụng phần mềm
FPT Polytechnic Hà Nội
