Keras là gì? Keras là một thư viện mã nguồn mở dùng để xây dựng và huấn luyện các mô hình học sâu (Deep Learning) một cách dễ dàng, trực quan và linh hoạt. Được thiết kế với tiêu chí “dành cho con người chứ không phải máy móc”, Keras cung cấp cú pháp rõ ràng, thân thiện với người dùng, giúp cả người mới bắt đầu lẫn chuyên gia nhanh chóng triển khai các mô hình trí tuệ nhân tạo. Cùng JobsGO tìm hiểu chi tiết hơn về Keras trong bài viết này nhé!.

Xem nhanh nội dung

1. Keras Là Gì?

Keras là gì - image 1

Keras là gì?

Keras là gì? Keras là một thư viện mã nguồn mở cấp cao được phát triển bằng Python, chuyên dùng để xây dựng và huấn luyện mạng nơ-ron nhân tạo (Neural Network). Được tạo ra bởi François Chollet, Keras hoạt động như một giao diện thân thiện với người dùng, chạy trên nhiều backend khác nhau như TensorFlow (mặc định và phổ biến nhất), Theano, hoặc CNTK. Mục đích cốt lõi của Keras là đơn giản hóa quá trình thiết kế, triển khai và thử nghiệm các mô hình Deep Learning phức tạp, từ đó đẩy nhanh tốc độ phát triển trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML). Với sự phát triển vượt bậc của AI/ML, Keras đã trở thành một công cụ không thể thiếu, giúp các nhà phát triển tập trung vào ý tưởng và kiến trúc mô hình thay vì bận tâm đến các chi tiết triển khai cấp thấp.

2. Ưu Điểm Nổi Bật Của Keras

Keras sở hữu nhiều ưu điểm vượt trội, biến nó thành một trong những thư viện Deep Learning được ưa chuộng nhất hiện nay:

  • Dễ sử dụng và trực quan: Keras có cú pháp đơn giản, dễ hiểu và thiết kế rất thân thiện, giúp giảm đáng kể đường cong học tập cho người mới. Nó cho phép định nghĩa các mô hình phức tạp chỉ với vài dòng mã.
  • Tính mô đun: Các thành phần của Keras như lớp (Keras layers), hàm kích hoạt (activation functions), bộ tối ưu hóa (optimizers), hàm mất mát (loss functions) được thiết kế độc lập và có tính mô đun cao. Điều này cho phép người dùng dễ dàng kết hợp và tùy chỉnh chúng để xây dựng các kiến trúc mạng đa dạng, phức tạp.
  • Khả năng mở rộng: Mặc dù dễ sử dụng, Keras vẫn cung cấp đủ khả năng mở rộng để tạo ra các lớp tùy chỉnh, hàm mất mát hoặc các thành phần khác. Điều này rất hữu ích cho các nghiên cứu chuyên sâu hoặc các ứng dụng yêu cầu giải pháp đặc biệt.
  • Tương thích đa nền tảng: Keras có thể chạy liền mạch trên cả CPU và GPU. Bằng cách thay đổi backend cấu hình (mặc định là TensorFlow), người dùng có thể tận dụng sức mạnh tính toán của các thiết bị khác nhau để tăng tốc độ huấn luyện mô hình.
  • Cộng đồng lớn và tài liệu phong phú: Keras có một cộng đồng người dùng và nhà phát triển cực kỳ lớn mạnh, năng động. Điều này mang lại sự hỗ trợ mạnh mẽ, vô số tài liệu hướng dẫn, ví dụ mã nguồn và các diễn đàn giải đáp thắc mắc, giúp người dùng dễ dàng tìm kiếm sự trợ giúp và học hỏi.
  • Thích hợp cho mọi cấp độ: Từ sinh viên, người mới bắt đầu muốn làm quen với Deep Learning, đến các kỹ sư phần mềm, nhà khoa học dữ liệu hay các chuyên gia nghiên cứu hàng đầu, Keras đều cung cấp một môi trường làm việc hiệu quả và mạnh mẽ để phát triển các ứng dụng AI.

3. Phân Biệt Keras Với TensorFlow, PyTorch

Trong lĩnh vực học sâu (deep learning), ba cái tên nổi bật nhất là Keras, TensorFlow và PyTorch. Mỗi thư viện có triết lý thiết kế, tính linh hoạt và mức độ dễ dùng riêng, phù hợp với những đối tượng, mục đích khác nhau. Dưới đây là bảng so sánh chi tiết giúp bạn hình dung rõ hơn:

Tiêu chí
Keras
TensorFlow
PyTorch
Định nghĩa
Thư viện cấp cao để xây dựng và huấn luyện mô hình deep learning dễ dàng
TensorFlow là gì? Nó là thư viện mã nguồn mở của Google để xây dựng các mô hình ML & DL
PyTorch là gì? Nó là thư viện ML mã nguồn mở của Meta, nổi bật với khả năng dynamic computation
Cấp độ trừu tượng
Cao – đơn giản, thân thiện với người mới
Trung bình – mạnh mẽ nhưng có phần phức tạp hơn
Trung bình – rất linh hoạt, dễ kiểm soát mô hình và huấn luyện
Độ linh hoạt
Thấp hơn – phù hợp với mô hình tuyến tính, đơn giản
Cao – có thể xây dựng từ mô hình đơn giản đến phức tạp
Rất cao – hỗ trợ dynamic graph mạnh mẽ, dễ debug
Giao diện sử dụng
Dễ học, cú pháp ngắn gọn
Cần học thêm cú pháp TF, có thể phức tạp với người mới
Cú pháp Pythonic, gần với lập trình truyền thống
Chế độ tính toán
Static (dưới nền TensorFlow)
Static graph (TF 1.x), hỗ trợ cả dynamic graph (TF 2.x)
Dynamic computation graph
Hiệu suất (Performance)
Phụ thuộc vào backend (thường là TensorFlow)
Tối ưu hóa cao, hỗ trợ production tốt
Hiệu suất rất cao, phù hợp nghiên cứu và triển khai
Cộng đồng & Hỗ trợ
Cộng đồng rộng lớn nhờ tính đơn giản
Lớn, hỗ trợ bởi Google
Rất lớn, được dùng phổ biến trong nghiên cứu học thuật
Mức độ sử dụng
Phổ biến trong đào tạo, học tập
Sử dụng nhiều trong sản phẩm thực tế (production)
Ưa chuộng trong giới nghiên cứu và học thuật
Triển khai thực tế
Có thể triển khai, nhưng giới hạn hơn TF hoặc PyTorch
Tốt, đặc biệt với TensorFlow Serving, Lite, JS, v.v.
Cần tùy chỉnh thêm khi triển khai, nhưng đã có TorchServe và ONNX hỗ trợ
Ngôn ngữ chính
Python
Python (có hỗ trợ C++, Java, JavaScript, Swift…)
Python (có API C++ và hỗ trợ ONNX)

4. Hướng Dẫn Cài Đặt Keras Chi Tiết

Để bắt đầu hành trình với Keras, việc cài đặt môi trường là bước đầu tiên và quan trọng nhất. Keras được cài đặt tương đối dễ dàng, đặc biệt là khi sử dụng TensorFlow làm backend.

Keras là gì - image 2

Hướng dẫn cài đặt Keras

4.1. Yêu Cầu Trước Khi Cài Đặt

Trước khi tiến hành cài đặt Keras, bạn cần đảm bảo hệ thống của mình đáp ứng các yêu cầu sau:

  • Python 3.x: Keras được phát triển cho Python 3.x. Khuyến nghị sử dụng phiên bản Python mới nhất có thể để đảm bảo tương thích và tận dụng các cải tiến.
  • pip (trình quản lý gói của Python): `pip` thường được cài đặt sẵn cùng Python. Bạn có thể kiểm tra bằng lệnh `pip –version`. Nếu chưa có, bạn cần cài đặt `pip` trước.
  • Backend Deep Learning: Keras là một API cấp cao và cần một backend để thực hiện các phép toán tensor và tính toán phức tạp. TensorFlow là backend mặc định và phổ biến nhất hiện nay. Bạn cần cài đặt TensorFlow trước khi cài đặt Keras (hoặc Keras sẽ được cài đặt như một phần của TensorFlow nếu bạn cài đặt `tensorflow`). Để cài đặt TensorFlow, bạn có thể dùng lệnh:
“`bash
pip install tensorflow
“`

Lưu ý rằng việc cài đặt TensorFlow sẽ tự động đi kèm với `tf.keras`. Nếu bạn muốn tận dụng sức mạnh của card đồ họa (GPU) để tăng tốc độ huấn luyện mô hình, bạn cần cài đặt thêm CUDA Toolkit và cuDNN phù hợp với phiên bản TensorFlow và driver GPU của bạn. Đây là tùy chọn và không bắt buộc với người mới bắt đầu, vì bạn hoàn toàn có thể chạy Keras trên CPU.

4.2. Cài Đặt Keras Qua Pip

Sau khi đã chuẩn bị môi trường và cài đặt TensorFlow, việc cài đặt Keras trở nên rất đơn giản. Nếu bạn chỉ muốn cài đặt Keras độc lập (thay vì qua `tf.keras` trong TensorFlow), bạn có thể dùng lệnh: pip install keras

Tuy nhiên, với TensorFlow 2.0 trở lên, Keras đã được tích hợp sẵn. Do đó, việc cài đặt `tensorflow` đã bao gồm `tf.keras`.

Lưu ý quan trọng: Luôn khuyến nghị sử dụng môi trường ảo (virtual environment) như `venv` hoặc `conda` để cài đặt các gói Python. Điều này giúp tránh xung đột giữa các phiên bản gói cho các dự án khác nhau và giữ cho môi trường hệ thống của bạn sạch sẽ. Ví dụ:

python -m venv my_keras_env
source my_keras_env/bin/activate # Trên Linux/macOS
my_keras_env\Scripts\activate # Trên Windows
pip install tensorflow

4.3. Kiểm Tra Phiên Bản Keras Đã Cài Đặt

Để xác minh rằng Keras đã được cài đặt thành công và kiểm tra phiên bản hiện tại, bạn có thể chạy một đoạn mã Python đơn giản sau trong môi trường đã kích hoạt:

import keras
print(keras.__version__)

Nếu bạn sử dụng `tf.keras`, bạn có thể kiểm tra phiên bản TensorFlow:

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)

Kết quả mong đợi sẽ là số phiên bản của Keras hoặc TensorFlow, ví dụ: `2.15.0` (cho Keras độc lập) hoặc `2.15.0` (cho TensorFlow, bao gồm `tf.keras`). Nếu không có lỗi, điều đó có nghĩa là Keras đã sẵn sàng để bạn sử dụng.

5. Các Mô Hình Trong Keras

Trong Keras, “Model” là thực thể cốt lõi dùng để định nghĩa kiến trúc mạng nơ-ron của bạn. Nó là nơi bạn tập hợp các lớp (layers) lại với nhau để tạo thành một mạng hoàn chỉnh, có khả năng học từ dữ liệu. Keras cung cấp ba cách chính để xây dựng mô hình, từ đơn giản đến phức tạp, phù hợp với nhiều nhu cầu và kiến trúc khác nhau.

5.1. Sequential Model – Xây Dựng Mô Hình Tuần Tự

Sequential Model là gì? Sequential là mô hình đơn giản nhất trong Keras. Nó cho phép bạn xây dựng mạng nơ-ron bằng cách xếp chồng các lớp theo thứ tự từ đầu vào đến đầu ra. Phù hợp cho các mô hình mà đầu vào và đầu ra chỉ đi theo một luồng duy nhất, không phân nhánh hoặc vòng lặp. Đây là lựa chọn lý tưởng cho người mới bắt đầu và các bài toán đơn giản như phân loại hình ảnh, hồi quy tuyến tính,…

➤ Cách viết:

python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Activation
model = Sequential([
Dense(64, activation=’relu’, input_shape=(100,)),
Dense(10, activation=’softmax’)
])

➤ Đặc điểm cấu trúc:

  • Các lớp (layers) được xếp tuần tự từ đầu đến cuối, lớp sau nối tiếp lớp trước.
  • Không hỗ trợ các kiến trúc phân nhánh hoặc kết nối phức tạp.
  • Thích hợp với các mô hình đơn giản, thẳng tuyến tính như MLP (multi-layer perceptron).

5.2. Functional API – Xây Dựng Mô Hình Linh Hoạt

Functional API mang lại sự linh hoạt hơn bằng cách cho phép bạn kết nối các lớp như một đồ thị. Với phương pháp này, bạn có thể xây dựng các mô hình phức tạp như mạng phân nhánh, mạng có nhiều đầu vào/đầu ra, hay mạng hồi tiếp. Đây là công cụ mạnh mẽ cho những người đã quen với Keras và muốn phát triển các kiến trúc tùy chỉnh nhưng vẫn dễ đọc, dễ bảo trì.

➤ Cách viết:

python
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Dense
inputs = Input(shape=(100,))
x = Dense(64, activation=’relu’)(inputs)
outputs = Dense(10, activation=’softmax’)(x)
model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

➤ Đặc điểm cấu trúc:

  • Các lớp được xây dựng bằng cách xử lý đầu vào (Input) và truyền dữ liệu qua các lớp (layers) như một hàm.
  • Cho phép thiết kế các mô hình phân nhánh, hợp nhất, nhiều đầu vào/ra.
  • Rất linh hoạt, phù hợp với các mô hình CNN, RNN phức tạp.

5.3. Model Subclassing – Tùy Biến Nâng Cao

Model Subclassing là phương pháp cho phép bạn mở rộng lớp Model của Keras để định nghĩa mô hình theo cách hoàn toàn tùy biến. Bạn có thể kiểm soát toàn bộ quá trình xây dựng và lan truyền dữ liệu bằng cách viết logic của riêng mình trong phương thức call(). Mặc dù mạnh mẽ và linh hoạt, nhưng cách này đòi hỏi người dùng phải có kiến thức vững chắc về Keras và lập trình hướng đối tượng.

➤ Cách viết:

python
from keras.models import Model
from keras.layers import Dense
import tensorflow as tf
class MyModel(Model):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
self.dense1 = Dense(64, activation=’relu’)
self.dense2 = Dense(10, activation=’softmax’)
def call(self, inputs):
x = self.dense1(inputs)
return self.dense2(x)
model = MyModel()

➤ Đặc điểm cấu trúc:

  • Bạn định nghĩa một lớp (class) kế thừa từ keras.Model, và viết hàm __init__() để khai báo các lớp, sau đó xử lý logic mạng trong hàm call().
  • Tự do kiểm soát logic forward, thích hợp khi cần điều kiện if/else, vòng lặp, hoặc huấn luyện nhiều nhánh không cố định.
  • Mạnh mẽ và linh hoạt nhất nhưng cần kinh nghiệm lập trình cao hơn.

6. Các Khái Niệm Quan Trọng Khi Huấn Luyện Mô Hình Keras

Sau khi đã định nghĩa kiến trúc mô hình, bước tiếp theo là cấu hình và bắt đầu quá trình huấn luyện. Keras cung cấp hai hàm chính cho mục đích này: `compile()` và `fit()`, cùng với khái niệm Callbacks để tùy chỉnh quá trình. Đây là những kiến thức nền tảng cho mọi nhà phát triển Deep Learning.

6.1. Hàm `compile()`: Cấu Hình Quá Trình Huấn Luyện

Trước khi huấn luyện, mô hình cần được “biên dịch” (compile) để định rõ các cài đặt quan trọng cho quá trình học. Hàm `model.compile()` là nơi bạn cấu hình hàm mất mát (loss function), bộ tối ưu hóa (optimizer) và các chỉ số đánh giá (metrics) mà mô hình sẽ sử dụng.

Ví dụ cú pháp:

`model.compile(optimizer=’adam’, loss=’categorical_crossentropy’, metrics=[‘accuracy’])`

6.1.1. Loss Function (Hàm Mất Mát)

Hàm mất mát, hay còn gọi là hàm chi phí (cost function), là một thành phần thiết yếu trong quá trình huấn luyện mạng nơ-ron. Vai trò của nó là đo lường mức độ “sai sót” giữa dự đoán của mô hình và nhãn thực tế của dữ liệu. Mục tiêu của quá trình huấn luyện là tối thiểu hóa giá trị của hàm mất mát này, từ đó giúp mô hình học cách đưa ra dự đoán chính xác hơn. Việc lựa chọn hàm mất mát phù hợp phụ thuộc vào loại bài toán bạn đang giải quyết:

  • `mean_squared_error` (MSE): Thường được sử dụng cho các bài toán hồi quy (regression), nơi mục tiêu là dự đoán một giá trị liên tục. Nó tính tổng bình phương của sai số giữa giá trị dự đoán và giá trị thực tế.
  • `mean_absolute_error` (MAE): Cũng dùng cho bài toán hồi quy, nhưng tính tổng giá trị tuyệt đối của sai số, ít nhạy cảm với các giá trị ngoại lai hơn MSE.
  • `binary_crossentropy`: Dành cho bài toán phân loại nhị phân (có 2 lớp đầu ra, ví dụ: có/không, đúng/sai). Nó đo lường sự khác biệt giữa hai phân phối xác suất.
  • `categorical_crossentropy`: Áp dụng cho bài toán phân loại đa lớp (nhiều hơn 2 lớp) khi các nhãn được mã hóa dưới dạng one-hot encoding (ví dụ: `[0, 0, 1, 0]` cho lớp thứ 3).
  • `sparse_categorical_crossentropy`: Tương tự `categorical_crossentropy`, nhưng được sử dụng khi các nhãn là số nguyên (không cần one-hot encoding), giúp tiết kiệm bộ nhớ và đơn giản hóa việc chuẩn bị dữ liệu nhãn.

6.1.2. Optimizer (Thuật Toán Tối Ưu Hóa)

Optimizer là thuật toán được sử dụng để điều chỉnh trọng số (weights) và độ lệch (biases) của mô hình nhằm giảm thiểu giá trị của hàm mất mát. Nó xác định cách mà các trọng số sẽ được cập nhật dựa trên gradient của hàm mất mát. Việc lựa chọn optimizer và `learning_rate` (tốc độ học) phù hợp có ảnh hưởng lớn đến tốc độ và hiệu quả của quá trình huấn luyện. Các Optimizer phổ biến bao gồm:

  • `SGD` (Stochastic Gradient Descent): Là thuật toán tối ưu cơ bản nhất, cập nhật trọng số dựa trên gradient của từng mẫu hoặc một nhóm nhỏ các mẫu (batch).
  • `RMSprop`: Một thuật toán tối ưu hóa thích nghi, hiệu quả hơn SGD, đặc biệt trong các mạng nơ-ron sâu. Nó điều chỉnh tốc độ học cho từng tham số dựa trên độ lớn của gradient trong quá khứ.
  • `Adam` (Adaptive Moment Estimation): Một trong những optimizer phổ biến và hiệu quả nhất hiện nay. Adam kết hợp các ưu điểm của RMSprop và Adagrad, tự động điều chỉnh tốc độ học cho từng tham số dựa trên ước tính động lượng bậc nhất và bậc hai của gradient. Nó thường là lựa chọn mặc định tốt cho hầu hết các bài toán.

6.1.3. Metrics (Chỉ Số Đánh Giá)

Metrics là các chỉ số dùng để đánh giá hiệu suất của mô hình trong suốt quá trình huấn luyện và kiểm tra. Chúng cung cấp thông tin về cách mô hình đang học và hoạt động, nhưng không ảnh hưởng trực tiếp đến quá trình tối ưu hóa trọng số. Các metrics giúp bạn hiểu rõ hơn về hiệu quả của mô hình:

  • `accuracy` (Độ chính xác): Tỷ lệ các dự đoán đúng trên tổng số dự đoán. Là chỉ số phổ biến nhất cho các bài toán phân loại.
  • `binary_accuracy`: Độ chính xác dành riêng cho bài toán phân loại nhị phân.
  • `categorical_accuracy`: Độ chính xác cho bài toán phân loại đa lớp khi các nhãn được mã hóa one-hot.
Keras là gì - image 3

Huấn luyện mô hình Deep Learning là một bước quan trọng trong quá trình phát triển AI

6.2. Hàm `fit()`: Bắt Đầu Huấn Luyện Mô Hình

Sau khi mô hình đã được biên dịch với hàm mất mát, optimizer và metrics, hàm `model.fit()` sẽ được sử dụng để bắt đầu quá trình huấn luyện. Hàm này lấy dữ liệu huấn luyện và nhãn tương ứng, sau đó lặp lại quá trình forward pass (tính toán dự đoán), backward pass (tính toán gradient) và cập nhật trọng số để giảm thiểu hàm mất mát.

Các tham số chính của `model.fit()` bao gồm:

  • `x`: Dữ liệu đầu vào (training data).
  • `y`: Nhãn tương ứng với dữ liệu đầu vào (target data).
  • `epochs`: Số lần toàn bộ tập dữ liệu huấn luyện được duyệt qua mạng. Mỗi lần duyệt qua toàn bộ tập dữ liệu được gọi là một epoch.
  • `batch_size`: Số lượng mẫu dữ liệu được xử lý trong mỗi lần cập nhật trọng số của mô hình. Dữ liệu huấn luyện được chia thành các batch nhỏ hơn, và trọng số được cập nhật sau mỗi batch.
  • `validation_data`: Một tuple `(x_val, y_val)` chứa dữ liệu và nhãn dùng để đánh giá hiệu suất của mô hình trên một tập dữ liệu chưa từng thấy trong quá trình huấn luyện (tập validation). Điều này giúp theo dõi xem mô hình có bị quá khớp (overfitting) hay không.
  • `verbose`: Chế độ hiển thị tiến trình huấn luyện. `0` (im lặng), `1` (thanh tiến trình và thông báo trên mỗi epoch), `2` (một dòng trên mỗi epoch).

Mối quan hệ giữa `epochs`, `batch_size` và số lượng `iterations` (số lần cập nhật trọng số trong một epoch) là: `số iterations mỗi epoch = tổng số mẫu huấn luyện / batch_size`. Việc lựa chọn các tham số này rất quan trọng để đạt được hiệu suất tối ưu và tránh overfitting.

6.3. Callbacks: Tùy Chỉnh Trong Quá Trình Huấn Luyện

Callbacks là các hàm hoặc đối tượng đặc biệt trong Keras được gọi ở các giai đoạn khác nhau trong quá trình huấn luyện (ví dụ: đầu epoch, cuối epoch, cuối batch) để thực hiện các tác vụ cụ thể. Chúng cực kỳ hữu ích cho việc quản lý, giám sát và tối ưu hóa quá trình huấn luyện các mô hình lớn hoặc phức tạp.

Một số Callbacks phổ biến:

  • `ModelCheckpoint`: Tự động lưu trọng số của mô hình (hoặc toàn bộ mô hình) sau mỗi epoch nếu hiệu suất (ví dụ: `val_accuracy`) cải thiện trên tập validation. Điều này giúp bạn luôn có phiên bản mô hình tốt nhất.
  • `EarlyStopping`: Dừng huấn luyện sớm nếu hiệu suất của mô hình trên tập validation không còn cải thiện sau một số lượng epoch nhất định (tham số `patience`). Nó giúp ngăn chặn overfitting và tiết kiệm thời gian tính toán.
  • `ReduceLROnPlateau`: Giảm tốc độ học (learning rate) của optimizer khi một chỉ số (metric) cụ thể (ví dụ: `val_loss`) ngừng cải thiện. Điều này giúp mô hình hội tụ tốt hơn khi gần đạt đến điểm tối ưu.
  • `CSVLogger`: Ghi lại toàn bộ lịch sử huấn luyện (loss, metrics cho cả tập huấn luyện và validation) vào một file CSV, giúp bạn dễ dàng phân tích và vẽ biểu đồ sau này.

Việc sử dụng Callbacks giúp tự động hóa nhiều tác vụ quản lý mô hình, cho phép các nhà phát triển tập trung hơn vào việc thử nghiệm các kiến trúc và siêu tham số khác nhau.

7. Tiền Xử Lý Dữ Liệu Với Keras Preprocessing API

Tiền xử lý dữ liệu là một bước không thể thiếu trong bất kỳ dự án Machine Learning hoặc Deep Learning nào. Dữ liệu thô thường không phù hợp để đưa trực tiếp vào mô hình và cần được làm sạch, chuyển đổi, chuẩn hóa để mô hình có thể học hỏi hiệu quả. Keras cung cấp một bộ công cụ Preprocessing API mạnh mẽ, giúp xử lý các loại dữ liệu khác nhau như chuỗi, văn bản và hình ảnh một cách dễ dàng.

7.1. Tiền Xử Lý Dữ Liệu Chuỗi (Sequence Preprocessing)

Khi làm việc với dữ liệu chuỗi, đặc biệt là chuỗi thời gian hoặc chuỗi các sự kiện, việc chuẩn bị dữ liệu đúng cách là rất quan trọng:

  • `TimeseriesGenerator`: Đây là một tiện ích mạnh mẽ được sử dụng để tạo các batch dữ liệu chuỗi/thời gian từ một mảng dữ liệu. Nó rất hữu ích khi bạn cần tạo các mẫu chuỗi có độ dài cố định và mục tiêu tương ứng, thường được sử dụng trong các bài toán dự đoán chuỗi thời gian hoặc nhận dạng hành vi.
  • `pad_sequences`: Trong nhiều ứng dụng Deep Learning liên quan đến chuỗi (ví dụ: xử lý ngôn ngữ tự nhiên), các chuỗi thường có độ dài khác nhau. Hàm `pad_sequences` được sử dụng để đệm (padding) các chuỗi (hoặc cắt bớt) để chúng có cùng độ dài, một yêu cầu bắt buộc khi đưa chúng vào các mô hình mạng nơ-ron như LSTM hoặc Embedding layers. Bạn có thể chỉ định giá trị đệm và vị trí đệm (trước hoặc sau chuỗi).

7.2. Tiền Xử Lý Dữ Liệu Văn Bản (Text Preprocessing)

Xử lý văn bản là một lĩnh vực rộng lớn trong Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP), và Keras cung cấp các công cụ cơ bản để chuẩn bị dữ liệu văn bản cho các mô hình Deep Learning:

  • `Tokenizer`: Đây là một trong những công cụ quan trọng nhất để chuyển đổi văn bản thô thành định dạng số mà mô hình có thể hiểu. `Tokenizer` có thể chuyển đổi văn bản thành chuỗi các số nguyên (mỗi số nguyên đại diện cho một từ), hoặc thành các ma trận one-hot encoding, TF-IDF. Nó xây dựng một từ điển ánh xạ từ các từ sang các chỉ số số nguyên dựa trên tần suất xuất hiện của từ.
  • `one_hot`: Hàm này tạo mã hóa one-hot cho một từ hoặc một danh sách các từ. Mã hóa one-hot là một kỹ thuật biểu diễn các biến phân loại dưới dạng vector nhị phân, trong đó chỉ có một bit được đặt thành 1 và các bit còn lại là 0, chỉ ra sự hiện diện của một lớp cụ thể.
  • `text_to_word_sequence`: Hàm này đơn giản là chuyển đổi một đoạn văn bản thành một chuỗi các từ (list of words), loại bỏ các dấu câu và chuyển tất cả thành chữ thường, là bước đầu tiên trong quá trình token hóa.

7.3. Tiền Xử Lý Dữ Liệu Ảnh (Image Preprocessing)

Khi làm việc với hình ảnh, Keras cung cấp các công cụ mạnh mẽ không chỉ để chuẩn bị dữ liệu mà còn để tăng cường dữ liệu (Data Augmentation), giúp cải thiện khả năng tổng quát hóa của mô hình:

`ImageDataGenerator` là một lớp cực kỳ mạnh mẽ trong Keras để tiền xử lý và tăng cường dữ liệu ảnh. Nó cho phép bạn áp dụng các phép biến đổi ngẫu nhiên cho hình ảnh (như xoay, lật, phóng to, cắt xén, dịch chuyển, thay đổi độ sáng, v.v.) trong quá trình huấn luyện. Mục đích chính của data augmentation là làm tăng kích thước và sự đa dạng của tập huấn luyện, giúp mô hình học được các đặc trưng mạnh mẽ hơn và tổng quát hóa tốt hơn trên dữ liệu mới chưa từng thấy, đồng thời giảm thiểu overfitting.

➤ Cấu hình ImageDataGenerator cho tập huấn luyện với các phép tăng cường

train_datagen = ImageDataGenerator(
rescale=1./255, # Chuẩn hóa pixel về khoảng [0, 1]
shear_range=0.2, # Biến dạng cắt (shear transformation)
zoom_range=0.2, # Phóng to/thu nhỏ ngẫu nhiên ảnh
horizontal_flip=True, # Lật ngang ngẫu nhiên ảnh
rotation_range=20, # Xoay ảnh ngẫu nhiên trong khoảng 20 độ
width_shift_range=0.2, # Dịch chuyển chiều rộng ngẫu nhiên
height_shift_range=0.2) # Dịch chuyển chiều cao ngẫu nhiên

➤ Cấu hình ImageDataGenerator cho tập kiểm tra/validation (chỉ cần rescale)

test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

Trong ví dụ trên, `rescale=1./255` là bước chuẩn hóa quan trọng, đưa giá trị pixel từ khoảng [0, 255] về [0, 1]. Các tham số khác như `shear_range`, `zoom_range`, `horizontal_flip` thực hiện các phép biến đổi hình học ngẫu nhiên. Sau khi định nghĩa `ImageDataGenerator`, bạn có thể sử dụng phương thức `flow_from_directory` để tải ảnh trực tiếp từ thư mục và tạo ra các batch dữ liệu đã được tiền xử lý và tăng cường. Data Augmentation là một kỹ thuật thiết yếu, đặc biệt khi bạn làm việc với các tập dữ liệu ảnh có kích thước hạn chế.

8. Ứng Dụng Keras Như Thế Nào?

Để củng cố kiến thức về Keras, chúng ta sẽ cùng nhau đi qua một ví dụ thực tế: xây dựng và huấn luyện một mô hình mạng nơ-ron để nhận diện chữ số viết tay trên bộ dữ liệu MNIST. Đây được coi là “Hello World” của Deep Learning, là một bài toán kinh điển và dễ hiểu, lý tưởng cho việc làm quen với quy trình phát triển mô hình.

8.1. Giới Thiệu Bộ Dữ Liệu MNIST

Bộ dữ liệu MNIST (Modified National Institute of Standards and Technology database) là một tập hợp lớn các chữ số viết tay. Nó bao gồm 70.000 hình ảnh chữ số từ 0 đến 9, mỗi hình ảnh có kích thước 28×28 pixel và là ảnh thang độ xám (grayscale). Bộ dữ liệu được chia thành hai phần: 60.000 ảnh để huấn luyện mô hình (`X_train`, `y_train`) và 10.000 ảnh để kiểm tra, đánh giá hiệu suất mô hình (`X_test`, `y_test`). MNIST là một tập dữ liệu chuẩn mực và được sử dụng rộng rãi để kiểm tra hiệu quả của các thuật toán phân loại hình ảnh mới.

8.2. Chuẩn Bị Môi Trường Và Dữ Liệu

Trước khi có thể xây dựng và huấn luyện mô hình, chúng ta cần chuẩn bị môi trường và tải dữ liệu.

8.2.1. Import Thư Viện Cần Thiết

Đầu tiên, hãy import tất cả các thư viện và module cần thiết từ Keras và các thư viện hỗ trợ khác:

import keras
from keras.models import Sequential # Để xây dựng mô hình Sequential
from keras.layers import Dense, Flatten # Các lớp mạng nơ-ron cơ bản
from keras.utils import to_categorical # Để chuyển đổi nhãn sang one-hot encoding
from keras.datasets import mnist # Để tải bộ dữ liệu MNIST
import matplotlib.pyplot as plt # Để hiển thị ảnh
import numpy as np # Hỗ trợ tính toán mảng và dự đoán

Lưu ý:

  • `keras.models.Sequential`: Dùng để tạo mô hình mạng nơ-ron tuyến tính.
  • `keras.layers.Dense`: Lớp kết nối đầy đủ.
  • `keras.layers.Flatten`: Lớp làm phẳng dữ liệu đa chiều thành 1 chiều.
  • `keras.utils.to_categorical`: Hàm tiện ích để chuyển đổi nhãn số nguyên thành one-hot encoding.
  • `keras.datasets.mnist`: Module để tải bộ dữ liệu MNIST có sẵn trong Keras.
  • `matplotlib.pyplot`: Thư viện vẽ biểu đồ, dùng để hiển thị hình ảnh.
  • `numpy`: Thư viện tính toán số học mạnh mẽ trong Python.

8.2.2. Tải Và Chia Dữ Liệu MNIST

Keras cung cấp một cách rất tiện lợi để tải bộ dữ liệu MNIST trực tiếp:

➤ Tải dữ liệu MNIST

X_train, y_train là dữ liệu huấn luyện; X_test, y_test là dữ liệu kiểm tra
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()

➤ Chuẩn hóa dữ liệu ảnh về khoảng [0, 1]

Giá trị pixel ban đầu từ 0-255, chia cho 255 để chuẩn hóa
X_train = X_train / 255.0
X_test = X_test / 255.0

➤ Chuyển đổi nhãn sang định dạng one-hot encoding

Ví dụ: số 5 sẽ được chuyển thành [0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0]

y_train = to_categorical(y_train, num_classes=10) # 10 lớp (0-9)
y_test = to_categorical(y_test, num_classes=10)

➤ In kích thước của tập dữ liệu để kiểm tra

print(f”Kích thước tập huấn luyện X: {X_train.shape}”) # (60000, 28, 28)
print(f”Kích thước tập huấn luyện y: {y_train.shape}”) # (60000, 10)
print(f”Kích thước tập kiểm tra X: {X_test.shape}”) # (10000, 28, 28)
print(f”Kích thước tập kiểm tra y: {y_test.shape}”) # (10000, 10)

➤ Hiển thị một vài ảnh mẫu

plt.figure(figsize=(10, 4))
for i in range(5):
plt.subplot(1, 5, i + 1)
plt.imshow(X_train[i], cmap=’gray’)
plt.title(f”Nhãn: {np.argmax(y_train[i])}”) # Chuyển đổi one-hot về số nguyên để hiển thị
plt.axis(‘off’)
plt.show()

8.3. Xây Dựng Kiến Trúc Mô Hình (Sử Dụng Sequential Model)

Bây giờ chúng ta sẽ xây dựng một mạng nơ-ron đơn giản sử dụng Sequential Model để phân loại các chữ số MNIST.

    model = Sequential()
  • Lớp Flatten: Chuyển đổi mỗi ảnh 28×28 pixel thành một vector 1 chiều có 784 phần tử
  • input_shape=(28, 28) chỉ ra kích thước của mỗi mẫu đầu vào
  • model.add(Flatten(input_shape=(28, 28)))
  • Lớp Dense (lớp ẩn đầu tiên): 256 nơ-ron, sử dụng hàm kích hoạt ReLU
  • ReLU (Rectified Linear Unit) giúp thêm tính phi tuyến tính vào mô hình
  • model.add(Dense(256, activation=’relu’))
  • Lớp Dense (lớp ẩn thứ hai): 128 nơ-ron, sử dụng hàm kích hoạt ReLU
  • model. add(Dense(128, activation=’relu’))
  • Lớp Dense (lớp đầu ra): 10 nơ-ron (tương ứng với 10 chữ số từ 0-9)
  • Hàm kích hoạt Softmax: Chuyển đổi đầu ra thành phân phối xác suất trên 10 lớp
  • Tổng các xác suất của 10 nơ-ron sẽ bằng 1
  • model.add(Dense(10, activation=’softmax’))
  • Biên dịch mô hình
  • loss=’categorical_crossentropy’: Hàm mất mát cho bài toán phân loại đa lớp với nhãn one-hot
  • optimizer=’adam’: Thuật toán tối ưu hóa Adam, hiệu quả và phổ biến
  • metrics=[‘accuracy’]: Chỉ số để theo dõi hiệu suất trong quá trình huấn luyện
  • model.compile(loss=’categorical_crossentropy’,
  • optimizer=’adam’,
  • metrics=[‘accuracy’])
  • Hiển thị tóm tắt mô hình: cấu trúc, số tham số ở mỗi lớp
  • model.summary()

Trong cấu trúc này:

  • `Flatten`: Đây là lớp đầu tiên nhận đầu vào là ảnh 2D (28×28) và “làm phẳng” chúng thành một vector 1D (784 chiều) để đưa vào các lớp Dense.
  • Các lớp `Dense` với hàm kích hoạt `relu`: Đây là các lớp ẩn, học các đặc trưng phức tạp từ dữ liệu đầu vào. Số nơ-ron (256, 128) là các siêu tham số có thể điều chỉnh.
  • Lớp `Dense` với hàm kích hoạt `softmax`: Đây là lớp đầu ra. 10 nơ-ron tương ứng với 10 lớp chữ số (0-9). Hàm `softmax` đảm bảo đầu ra là một phân phối xác suất, giúp chúng ta chọn lớp có xác suất cao nhất làm dự đoán.
  • `compile()`: Hàm này cấu hình quá trình học. `categorical_crossentropy` được chọn vì đây là bài toán phân loại đa lớp với nhãn đã được one-hot encoding. `adam` là một optimizer hiệu quả. `accuracy` là metric để theo dõi độ chính xác.

8.4. Huấn Luyện Mô Hình

Sau khi mô hình đã được xây dựng và biên dịch, chúng ta sẽ tiến hành huấn luyện nó bằng cách sử dụng hàm `model.fit()`.

➤ Huấn luyện mô hình

X_train, y_train: Dữ liệu và nhãn huấn luyện
epochs=10: Mô hình sẽ duyệt qua toàn bộ tập huấn luyện 10 lần
batch_size=32: Mỗi lần cập nhật trọng số sẽ sử dụng 32 mẫu dữ liệu
verbose=1: Hiển thị thanh tiến trình và thông tin mỗi epoch
validation_split=0.1: Tách 10% dữ liệu huấn luyện để làm dữ liệu validation tự động
history = model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, verbose=1, validation_split=0.1)

➤ Xem lịch sử huấn luyện

print(history.history.keys())

➤ Có thể vẽ biểu đồ loss và Accuracy qua các Epoch

plt.figure(figsize=(12, 5))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(history.history[‘accuracy’], label=’Accuracy huấn luyện’)
plt.plot(history.history[‘val_accuracy’], label=’Accuracy validation’)
plt.title(‘Độ Chính Xác của Mô Hình’)
plt.xlabel(‘Epoch’)
plt.ylabel(‘Độ Chính Xác’)
plt.legend()
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(history.history[‘loss’], label=’Loss huấn luyện’)
plt.plot(history.history[‘val_loss’], label=’Loss validation’)
plt.title(‘Hàm Mất Mát của Mô Hình’)
plt.xlabel(‘Epoch’)
plt.ylabel(‘Loss’)
plt.legend()
plt.show()

Trong quá trình huấn luyện, bạn sẽ thấy các thông số như `loss`, `accuracy` (trên tập huấn luyện) và `val_loss`, `val_accuracy` (trên tập validation) được hiển thị sau mỗi epoch. Việc theo dõi `val_accuracy` và `val_loss` là cực kỳ quan trọng để phát hiện sớm các dấu hiệu overfitting (khi accuracy trên tập huấn luyện tiếp tục tăng nhưng trên tập validation lại giảm hoặc không cải thiện).

8.5. Đánh Giá Hiệu Suất Mô Hình

Sau khi mô hình đã được huấn luyện, điều quan trọng là phải đánh giá hiệu suất của nó trên tập dữ liệu kiểm tra (`X_test`, `y_test`), là dữ liệu mà mô hình chưa từng thấy trong quá trình huấn luyện. Điều này giúp chúng ta có cái nhìn khách quan về khả năng tổng quát hóa của mô hình.

loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0) # verbose=0 để không hiển thị tiến trình
print(f”Loss trên tập kiểm tra: {loss:.4f}”)
print(f”Độ chính xác trên tập kiểm tra: {accuracy:.4f}”)

Kết quả `loss` và `accuracy` trên tập kiểm tra cho biết mô hình hoạt động tốt đến đâu trên dữ liệu mới. Một mô hình tốt sẽ có độ chính xác cao và hàm mất mát thấp trên cả tập huấn luyện và tập kiểm tra.

8.6. Thực Hiện Dự Đoán Với Mô Hình Đã Huấn Luyện

Cuối cùng, chúng ta sẽ sử dụng mô hình đã huấn luyện để thực hiện dự đoán trên các mẫu mới.

➤ Chọn một ảnh ngẫu nhiên từ tập kiểm tra để dự đoán

sample_image_index = np.random.randint(0, len(X_test))
sample_image = X_test[sample_image_index]
true_label = np.argmax(y_test[sample_image_index]) # Chuyển đổi one-hot về số nguyên

➤ Hiển thị ảnh mẫu

plt.imshow(sample_image.reshape(28, 28), cmap=’gray’)
plt.title(f”Nhãn thật: {true_label}”)
plt.axis(‘off’) # Ẩn trục tọa độ
plt.show()

➤ Chuẩn bị ảnh cho dự đoán: Thêm một chiều “batch” vào đầu

reshape(1, 28, 28) vì mô hình mong đợi input có dạng (batch_size, height, width)
input_for_prediction = sample_image.reshape(1, 28, 28)

➤ Thực hiện dự đoán

predictions = model.predict(input_for_prediction)
predictions[0] là mảng xác suất cho 10 lớp
np.argmax sẽ lấy chỉ số của giá trị lớn nhất (là nhãn dự đoán)
predicted_label = np.argmax(predictions[0])
print(f”Giá trị dự đoán bởi mô hình: {predicted_label}”)
print(f”Các xác suất dự đoán: {predictions[0]}”)

Khi thực hiện dự đoán với `model.predict()`, bạn cần đảm bảo rằng dữ liệu đầu vào có cùng định dạng (số chiều) mà mô hình đã được huấn luyện. Thông thường, `predict()` mong đợi đầu vào là một batch dữ liệu, ngay cả khi bạn chỉ muốn dự đoán một mẫu. Do đó, `sample_image.reshape(1, 28, 28)` thêm một chiều kích thước batch là 1 vào ảnh đơn lẻ. `np.argmax(predictions[0])` được sử dụng để chuyển đổi mảng xác suất đầu ra của hàm softmax thành nhãn số nguyên có xác suất cao nhất.

9. Vai Trò Của Keras Trong Các Vị Trí Công Việc Về AI/ML

Trong bối cảnh ngành công nghiệp AI/ML đang phát triển bùng nổ, Keras không chỉ là một thư viện lập trình mà còn là một kỹ năng nghề nghiệp có giá trị. Việc thành thạo Keras mở ra nhiều cơ hội và được các nhà tuyển dụng đánh giá cao.

9.1. Kỹ Năng Keras Hấp Dẫn Đối Với Nhà Tuyển Dụng

Kỹ năng Keras được săn đón mạnh mẽ trong ngành AI/ML vì nhiều lý do thiết thực:

  • Tốc độ phát triển sản phẩm: Keras cho phép các kỹ sư nhanh chóng xây dựng, thử nghiệm và triển khai các mô hình Deep Learning. Khả năng tạo mẫu nhanh (rapid prototyping) này giúp rút ngắn đáng kể chu kỳ phát triển sản phẩm, đưa các ứng dụng AI ra thị trường nhanh hơn. Đối với nhà tuyển dụng, điều này có nghĩa là ứng viên có thể đóng góp giá trị ngay lập tức.
  • Dễ dàng cộng tác: Code Keras nổi tiếng là dễ đọc, dễ hiểu và có cấu trúc rõ ràng. Điều này tạo điều kiện thuận lợi cho việc làm việc nhóm, giúp các kỹ sư dễ dàng hiểu và duy trì mã của đồng nghiệp, từ đó nâng cao hiệu quả cộng tác trong các dự án lớn.
  • Phổ biến và tiêu chuẩn: Với việc trở thành API cấp cao chính thức của TensorFlow (tf.keras), Keras đã trở thành một công cụ tiêu chuẩn trong nhiều công ty và tổ chức nghiên cứu. Kỹ năng này đảm bảo ứng viên có thể hòa nhập nhanh chóng vào môi trường làm việc hiện đại.
  • Phản ánh tư duy thiết kế mô hình: Ứng viên thành thạo Keras cho thấy khả năng tập trung vào kiến trúc mạng, siêu tham số và giải quyết vấn đề ở cấp độ mô hình, thay vì sa đà vào chi tiết cài đặt cấp thấp của các phép toán tensor. Điều này phản ánh tư duy kỹ sư Deep Learning chuyên nghiệp.
  • Đa dạng ứng dụng: Keras được sử dụng để giải quyết nhiều loại bài toán AI khác nhau, từ thị giác máy tính (nhận diện hình ảnh, phân đoạn đối tượng), xử lý ngôn ngữ tự nhiên (dịch máy, phân tích cảm xúc), đến hệ thống khuyến nghị và phân tích dữ liệu chuỗi thời gian. Điều này cho thấy sự linh hoạt và khả năng ứng dụng rộng rãi của người có kỹ năng Keras.

Đối với nhà tuyển dụng, khi tìm kiếm ứng viên, các từ khóa như “kinh nghiệm với Keras/TensorFlow”, “xây dựng mô hình CNN/RNN/LSTM”, “Data Augmentation”, “tối ưu hóa mô hình AI”, “triển khai mô hình Deep Learning” trong CV thường rất được chú ý.

9.2. Cơ Hội Nghề Nghiệp Cho Người Thành Thạo Keras

Nhu cầu về các chuyên gia có kỹ năng Keras đang tăng vọt trên thị trường lao động. Dưới đây là một số vị trí công việc mà kỹ năng Keras là một lợi thế cực kỳ lớn:

  • Kỹ sư Machine Learning/Deep Learning: Đây là vị trí cốt lõi, chịu trách nhiệm xây dựng, huấn luyện, tối ưu hóa và triển khai các mô hình AI/ML vào sản phẩm thực tế. Keras là công cụ chính để hiện thực hóa các ý tưởng này.
  • Nhà khoa học Dữ liệu (Data Scientist): Áp dụng các kỹ thuật Deep Learning để giải quyết các vấn đề kinh doanh phức tạp, xây dựng mô hình dự đoán, phân loại hoặc phân cụm từ dữ liệu lớn. Keras giúp họ nhanh chóng thử nghiệm các kiến trúc mạng.
  • Kỹ sư Thị giác Máy tính (Computer Vision Engineer): Chuyên phát triển các ứng dụng liên quan đến hình ảnh và video như nhận diện đối tượng, phân tích khuôn mặt, nhận diện cử chỉ, xe tự lái. Keras với các lớp như `Conv2D`, `MaxPooling2D` là công cụ không thể thiếu.
  • Kỹ sư Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP Engineer): Phát triển các mô hình hiểu, phân tích và tạo ngôn ngữ, ví dụ như chatbot, hệ thống dịch máy, tóm tắt văn bản. Các lớp RNN, LSTM, Transformer trong Keras rất hữu ích cho các tác vụ này.
  • Nghiên cứu viên AI/ML: Thực hiện các nghiên cứu tiên phong, phát triển các thuật toán Deep Learning mới. Keras cung cấp nền tảng linh hoạt để thử nghiệm các ý tưởng mới.

Để nâng cao hồ sơ cá nhân và tìm kiếm công việc mơ ước, người tìm việc nên không ngừng học hỏi các phiên bản Keras/TensorFlow mới nhất, tạo các dự án thực tế với Keras và chia sẻ trên GitHub, tham gia đóng góp vào cộng đồng mã nguồn mở. Điều này không chỉ củng cố kiến thức mà còn thể hiện sự chủ động và đam mê của bạn với lĩnh vực AI/ML.

Vậy Keras là gì? Keras là một thư viện Deep Learning mạnh mẽ, dễ học và hiệu quả, đã và đang đóng vai trò quan trọng trong việc dân chủ hóa lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Bằng cách cung cấp một API cấp cao và trực quan, Keras đơn giản hóa đáng kể quá trình xây dựng, huấn luyện và triển khai các mô hình mạng nơ-ron phức tạp.

Với sự tích hợp chặt chẽ vào TensorFlow, Keras không chỉ là một công cụ tiện lợi mà còn là cổng vào thế giới Deep Learning rộng lớn, cho phép cả người mới bắt đầu và chuyên gia tạo ra các ứng dụng AI tiên tiến. Nâng cao kỹ năng Keras của bạn và tìm kiếm công việc mơ ước trong lĩnh vực đầy tiềm năng này. Truy cập JobsGO ngay hôm nay để khám phá hàng ngàn cơ hội việc làm hấp dẫn trong lĩnh vực AI/ML đòi hỏi kỹ năng Keras!

Câu hỏi thường gặp

1. Keras Có Hoạt Động Độc Lập Hay Không?

Không, Keras là một API cấp cao và cần một backend (như TensorFlow) để thực hiện các phép tính phức tạp.

2. Keras Thường Được Sử Dụng Để Giải Quyết Các Bài Toán Nào Trong Thực Tế?

Keras được dùng phổ biến trong nhận diện hình ảnh (CNN), xử lý ngôn ngữ tự nhiên (RNN, LSTM), hệ thống khuyến nghị, và phân tích dữ liệu chuỗi thời gian.

3. Có Cần Biết TensorFlow Trước Khi Học Keras Không?

Không bắt buộc, bạn có thể học Keras trước để làm quen với Deep Learning, vì Keras giúp trừu tượng hóa nhiều chi tiết phức tạp của TensorFlow.

4. Dense Layer Là Gì?

Dense layer (lớp dày) là lớp kết nối đầy đủ trong mạng neural, nơi mỗi nút đầu vào liên kết với tất cả các nút đầu ra.

5. Matplotlib Là Gì?

Matplotlib là một thư viện Python dùng để vẽ biểu đồ 2D, hỗ trợ trực quan hóa dữ liệu một cách linh hoạt và đa dạng.

6. MaxPooling2D Là Gì?

MaxPooling2D là lớp giảm kích thước đặc trưng trong mạng CNN bằng cách chọn giá trị lớn nhất trong từng vùng con của ảnh đầu vào.

(Theo JobsGO - Nền tảng tìm việc làm, tuyển dụng, tạo CV xin việc)