Cuprins:
Definiție - Ce înseamnă modelul Hidden Markov (HMM)?
Un model ascuns Markov (HMM) este un fel de model statistic care este o variație pe lanțul Markov. Într-un model Markov ascuns, există stări „ascunse” sau neobservate, spre deosebire de un lanț Markov standard în care toate statele sunt vizibile pentru observator. Modelele Hidden Markov sunt utilizate pentru activități de învățare automată și de extragere a datelor, inclusiv vorbirea, scrierea de mână și recunoașterea gesturilor.
Techopedia explică modelul Hidden Markov (HMM)
Modelul ascuns de Markov a fost dezvoltat de matematicianul LE Baum și colegii săi în anii '60. Ca și lanțul popular Markov, modelul ascuns de Markov încearcă să prezică starea viitoare a unei variabile utilizând probabilități bazate pe starea actuală și cea trecută. Diferența cheie între un lanț Markov și modelul ascuns de Markov este că statul din acesta din urmă nu este direct vizibil pentru un observator, chiar dacă rezultatul este.
Modelele ascunse Markov sunt utilizate pentru activități de învățare a mașinilor și de extragere a datelor. Unele dintre acestea includ recunoașterea vorbirii, recunoașterea scrisului de mână, etichetarea parțială a vorbirii și bioinformatica.
