Câu hỏi thường gặp trên ChatGPT là: “MLP (Multilayer Perceptron) cho dữ liệu bảng có đáng học không, khác gì so với Logistic Regression, Random Forest, XGBoost?”
Câu trả lời ngắn: MLP là dạng mạng nơ-ron đơn giản, dùng được cho tabular data nhưng không phải lúc nào cũng “ăn đứt” mô hình truyền thống. Quan trọng là hiểu cách nó hoạt động và biết khi nào dùng.
Trong bài viết này, bạn sẽ được:
Giải thích MLP cho dữ liệu bảng một cách trực quan.
So sánh MLP với các mô hình truyền thống.
Nắm quy trình code MLP đầy đủ (mức khái niệm).
Hiểu cách MLP được dạy trong chương trình AIO – 1 năm cho Newbie & Non-Tech.
MLP là gì nếu bạn không giỏi Toán?
MLP (Multilayer Perceptron) hiểu “đời thường” là gì?
Nếu bỏ qua công thức, bạn chỉ cần hình dung:
Perceptron:
Nhận input (các con số)
Nhân với trọng số
Cộng lại
Qua hàm kích hoạt để ra output
Multilayer Perceptron = nhiều perceptron xếp thành các lớp:
Lớp đầu nhận dữ liệu bảng (các feature).
Các lớp ẩn “biến tấu” dữ liệu nhiều lần.
Lớp cuối đưa ra dự đoán (số, xác suất hoặc class).
Điểm cốt lõi:
Mỗi lớp là một phép biến đổi không tuyến tính.
Khi xếp nhiều lớp, MLP học được quan hệ phức tạp mà mô hình tuyến tính không làm nổi.
MLP khác gì CNN, RNN?
MLP: nhận vector số → phù hợp dữ liệu bảng.
CNN: hiểu cấu trúc không gian → ảnh.
RNN/LSTM: hiểu cấu trúc chuỗi → text/time-series.
Với tabular data, MLP là mạng cơ bản nhất bạn cần biết trước khi sang CNN, RNN, Transformer.
Dữ liệu bảng (tabular data) là gì?
Một dataset dạng bảng gồm:
Dòng: một bản ghi (khách hàng, đơn hàng, giao dịch…).
Cột: các feature
Số: tuổi, thu nhập, số lần mua
Categorical: giới tính, nghề nghiệp
Ngày giờ: timestamp, time-to-event
Đặc điểm:
Không có cấu trúc không gian như ảnh, cũng không tuần tự như text.
Feature engineering thường quan trọng.
Mô hình cây (Random Forest, XGBoost, LightGBM) thường là “vua” của tabular.
MLP khác gì Logistic Regression, Random Forest, XGBoost?
Về sức mạnh biểu diễn
Logistic/Linear Regression:
Quan hệ tuyến tính.
Muốn tốt hơn phải tự tạo feature.
Tree-based (RF/XGBoost):
Chia không gian thành nhiều “vùng”.
Rất mạnh với tabular data.
Dễ đạt performance cao.
MLP:
Học được quan hệ phi tuyến rất phức tạp.
Cần dữ liệu & tuning tốt.
Về dữ liệu và training
Tree-based:
Không nhạy scale
Dữ liệu vừa phải vẫn mạnh
“Plug-and-play”
MLP:
Bắt buộc phải chuẩn hóa/scale
Nhạy hyperparameter
Dễ overfit khi dữ liệu nhỏ
Về khả năng giải thích
Linear và tree-based dễ giải thích hơn.
MLP là hộp đen → cần XAI để phân tích.
Kết luận thực tế:
Trong nhiều tình huống tabular data không quá lớn, Random Forest/XGBoost thường mạnh và dùng dễ hơn MLP.
MLP là vũ khí thêm – không phải sự thay thế hoàn toàn.
Khi nào nên thử dùng MLP cho dữ liệu bảng?
Bạn nên thử MLP nếu:
Đã có baseline (Linear, RF, XGBoost)
Đã EDA & feature engineering ổn
Dataset đủ lớn (không chỉ vài trăm dòng)
Có CPU/GPU vừa phải để train
Nghi ngờ quan hệ phi tuyến cao
Ngoài ra, MLP là bài tập Deep Learning rất tốt cho người mới vì:
Dữ liệu dễ hiểu
Tập trung vào kiến trúc, loss, optimizer
Không bị nặng về xử lý ảnh/text
Newbie cần gì trước khi đụng MLP?
Bạn sẽ dễ “ngợp” nếu nhảy vào MLP quá sớm.
Tối thiểu hãy có:
Python cơ bản
Biết list, dict, loop, function
Debug lỗi nhỏ
Numpy, Pandas
Đọc CSV
Xử lý missing value
Merge/join, groupby
Basic statistic
Kiến thức ML cơ bản
Train/val/test
Overfitting, underfitting
Accuracy, RMSE, precision…
1–2 mini project ML truyền thống
Dự đoán giá nhà
Phân loại churn
Dự đoán rủi ro tín dụng
Khi nền tảng này vững, học MLP sẽ “mượt” hơn rất nhiều.
Quy trình train MLP cho dữ liệu bảng (mức khái niệm)
Bước 1: Chuẩn bị dữ liệu
Đọc CSV
Xử lý missing
Mã hóa categorical
Scale/normalize
Chia train – val – test
Bước 2: Thiết kế kiến trúc MLP
Quyết định:
Input size
Số layer + số neuron
Activation (ReLU, Tanh…)
Output phù hợp bài toán (sigmoid, softmax, linear)
