نماذج ماركوف المخفية

نماذج ماركوف المخفية (HMMs) هي نوع من الأدوات الإحصائية المستخدمة في معالجة الإشارات والتعرف على الكلام والتقنيات التنبؤية الأخرى، مثل معالجة اللغة الطبيعية. تُستخدم نماذج HMM للتنبؤ باحتمالية حدوث تسلسل معين من الأحداث في المستقبل، بناءً على نماذج التسلسلات التي تمت ملاحظتها مسبقًا.

في أبسط مستوياته، يعد نموذج ماركوف المخفي (HMM) نموذجًا للتسلسل الاحتمالي الذي يمثل احتمالية سلسلة من الحالات في ضوء مجموعة من الملاحظات. يتكون النموذج من مجموعة محدودة من الحالات المخفية الأساسية، وتسلسل مراقبة مشتق من تلك الحالات. تُستخدم HMMs لتمثيل العديد من العمليات المعقدة، مثل فهم بنية النسخ أو مخرجات برنامج معالجة اللغة.

يشير "المخفي" في HMM إلى حقيقة أن انتقالات الحالة بين الملاحظات المختلفة غير معروفة أبدًا؛ بل يتم استنتاجها باستخدام الحد الأقصى لتقدير الاحتمالية.

تتضمن التطبيقات الأكثر شيوعًا لنماذج Hidden Markov استخدامها في تقنيات التعرف على الكلام. من خلال نمذجة الكلام وفقًا للحالات المخفية، يمكن بعد ذلك استخدام أجهزة HMM للتمييز بين الأصوات والكلمات والسياقات المختلفة. تستخدم تطبيقات التعرف على الكلام HMMs لتحديد الأنماط في العبارة المنطوقة ثم مطابقة تلك الأنماط بقاعدة بيانات للكلمات والتسلسلات التي تمت رؤيتها مسبقًا.

تشمل التطبيقات الأخرى لنماذج ماركوف المخفية معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، وفهم اللغة، وتحليل التسلسل البيولوجي، ومعالجة الإشارات الرقمية، ورؤية الكمبيوتر والروبوتات.

تُستخدم HMMs أيضًا في اكتشاف الاحتيال والتجارة الإلكترونية. من خلال نمذجة سلوك العملاء، يمكن استخدام أجهزة HMMs للكشف عن المشتريات أو الأنشطة غير العادية.

باختصار، تعد نماذج ماركوف المخفية أداة تنبؤية قوية، تسمح للكمبيوتر بالتنبؤ بالبيانات بدرجة عالية من الدقة. وهي تستخدم على نطاق واسع في العديد من مجالات الحوسبة، بما في ذلك التعرف على الكلام، ومعالجة اللغات الطبيعية، ومعالجة الإشارات الرقمية والروبوتات. لقد وجدت HMMs أيضًا مكانًا لها في مجالات اكتشاف الاحتيال والتجارة الإلكترونية.