Mạng nơ-ron nhân tạo (Neural Network) là gì? Ứng dụng của Mạng nơ-ron nhân tạo

Mạng nơ-ron nhân tạo

Khái niệm

Mạng nơ-ron nhân tạo trong tiếng Anh là Neural Network.

Mạng nơ-ron nhân tạo là một chuỗi các thuật toán được đưa ra để nỗ lực tìm kiếm các mối quan hệ cơ bản trong một tập hợp dữ liệu, thông qua quá trình bắt chước cách thức hoạt động của bộ não con người. 

Theo nghĩa này, mạng nơ-ron nhân tạo được xem như hệ thống các tế bào thần kinh nhân tạo, có thể là hữu cơ hoặc nhân tạo về bản chất. 

Mạng nơ-ron nhân tạo có thể thích ứng với các thay đổi trong đầu vào, do đó, nó đưa ra các kết quả tốt nhất có thể mà không cần phải thiết kế lại các tiêu chí đầu ra. 

Khái niệm mạng nơ-ron nhân tạo có nguồn gốc từ trí tuệ nhân tạo, đang nhanh chóng trở nên phổ biến trong sự phát triển của các hệ thống giao dịch điện tử.    

Đặc điểm Mạng nơ-ron nhân tạo 

Mạng nơ-ron nhân tạo trong tài chính, hỗ trợ phát triển các qui trình như dự báo chuỗi thời gian, các giao dịch thuật toán, phân loại chứng khoán, các mô hình rủi ro tín dụng và xây dựng các chỉ báo độc quyền và các công cụ phái sinh giá cả.  

Mạng nơ-ron nhân tạo hoạt động tương tự như mạng nơ-ron của con người. Một "nơ-ron thần kinh" trong mạng nơ-ron nhân tạo là một hàm toán học có chức năng thu thập và phân loại thông tin theo một cấu trúc cụ thể. 

Mạng nơ-ron nhân tạo có sự tương đồng chuẩn mạnh với các phương pháp thống kê như các đồ thị đường cong và phân tích hồi qui.  

Mạng nơ-ron nhân tạo chứa các lớp bao hàm các nút (node) được liên kết với nhau. Mỗi nút là một tri giác (hay một nơ-ron nhân tạo), cấu tạo tương tự như một hàm hồi qui đa tuyến tính. 

Tri giác sẽ cung cấp tín hiệu được tạo bởi hàm hồi qui đa tuyến tính, tạo thành một hàm kích hoạt (có thể là phi tuyến).   

Trong một tri giác đa lớp (MLP), các tri giác sẽ được sắp xếp theo các lớp liên kết với nhau. Lớp đầu vào thu thập các mẫu đầu vào, và lớp đầu ra nhận các phân loại hoặc tín hiệu đầu ra mà các mẫu đầu vào có thể phản ánh. 

Ví dụ, mô hình có thể có đầu vào là một danh sách các đại lượng chỉ báo kĩ thuật về một chứng khoán nhất định, kết quả đầu ra tiềm năng có thể là các đề xuất "Mua", "Giữ" hoặc "Bán".       

Ứng dụng của Mạng nơ-ron nhân tạo 

Mạng nơ-ron nhân tạo được sử dụng rộng rãi ở nhiều lĩnh vực, có thể ứng dụng cho tài chính, lập kế hoạch doanh nghiệp, giao dịch, phân tích kinh doanh và bảo trì sản phẩm. 

Mạng nơ-ron nhân tạo cũng được sử dụng rộng rãi trong các hoạt động kinh doanh như dự báo và tìm kiếm giải pháp nghiên cứu tiếp thị, phát hiện gian lận và đánh giá rủi ro.   

Mạng nơ-ron nhân tạo có thể đánh giá dữ liệu giá và khai quật các cơ hội giao dịch dựa trên phân tích dữ liệu lịch sử. 

Mạng nơ-ron nhân tạo cũng có thể phân biệt sự phụ thuộc phi tuyến lẫn nhau của đầu vào mà các mô hình phân tích kĩ thuật khác không thể làm được. 

Tuy nhiên, tính chính xác trong việc sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo để đưa ra dự đoán giá cho cổ phiếu là khác nhau. 

Một số mô hình dự đoán giá cổ phiếu chính xác 50 đến 60% thời gian, trong khi những mô hình khác có tính chính xác lên đến 70% trong tất cả các trường hợp.

(Theo Investopedia)

Diễn đàn Đầu tư Việt Nam 2027 (Vietnam Investment Forum 2027)

Thời gian: Ngày 12/11/2026
Địa điểm: Shilla Monogram Hanoi Westlake, số 6 Hoàng Minh Thảo, Tây Hồ Tây, Hà Nội

Là sự kiện thường niên quy tụ các chuyên gia đầu ngành, Diễn đàn Đầu tư Việt Nam 2027 mang đến những góc nhìn chuyên sâu về triển vọng đầu tư và cơ hội trên thị trường năm 2027.

Trong khuôn khổ sự kiện, Ban tổ chức sẽ công bố Best Retail Brokers 2026 - Bảng xếp hạng công ty chứng khoán có dịch vụ bán lẻ tốt nhất thị trường Việt Nam.

Cùng cộng đồng đầu tư đón đầu xu hướng, cập nhật góc nhìn chuyên gia và khám phá cơ hội đầu tư năm 2027.

Bạn cũng sẽ có cơ hội nhận vé mời đặc biệt của BTC khi tham gia khảo sát về triển vọng kinh tế, thị trường tài chính và chiến lược phân bổ tài sản trong năm 2027.

Mua vé theo nhóm
giảm đến 30% Dự báo của bạn về
triển vọng kinh tế 2027
(Để có cơ hội nhận vé miễn phí)