Modelos de Markov ocultos

Los modelos ocultos de Markov (HMM) son un tipo de herramienta estadística utilizada en el procesamiento de señales, el reconocimiento del habla y otras tecnologías predictivas, como el procesamiento del lenguaje natural. Los HMM se utilizan para predecir la probabilidad de que una determinada secuencia de acontecimientos ocurra en el futuro, basándose en modelos de secuencias observadas previamente.

En su nivel más básico, un modelo de Markov oculto (HMM) es un modelo probabilístico de secuencias que representa la probabilidad de una secuencia de estados dada una serie de observaciones. El modelo consta de un conjunto finito de estados ocultos subyacentes y una secuencia de observaciones derivada de esos estados. Los HMM se utilizan para representar muchos procesos complejos, como la comprensión de la estructura de una transcripción o la salida de un programa de procesamiento del lenguaje.

El término "oculto" en HMM se refiere al hecho de que las transiciones de estado entre diferentes observaciones nunca se conocen, sino que se deducen utilizando una estimación de máxima verosimilitud.

Las aplicaciones más habituales de los modelos de Markov ocultos son las tecnologías de reconocimiento del habla. Al modelar el habla según estados ocultos, los HMM pueden utilizarse para distinguir entre distintos sonidos, palabras y contextos. Las aplicaciones de reconocimiento del habla utilizan los HMM para identificar los patrones de una frase hablada y compararlos con una base de datos de palabras y secuencias vistas anteriormente.

Otras aplicaciones de los modelos de Markov ocultos son el procesamiento del lenguaje natural (PLN), la comprensión del lenguaje, el análisis de secuencias biológicas, el procesamiento digital de señales, la visión por ordenador y la robótica.

Los HMM también se utilizan en la detección del fraude y el comercio electrónico. Al modelar el comportamiento de los clientes, los HMM pueden utilizarse para detectar compras o actividades inusuales.

En resumen, los modelos ocultos de Markov son una potente herramienta predictiva que permite al ordenador hacer predicciones sobre los datos con un alto grado de precisión. Se utilizan ampliamente en muchos campos de la informática, como el reconocimiento del habla, el procesamiento del lenguaje natural, el procesamiento digital de señales y la robótica. Los HMM también han encontrado su lugar en los campos de la detección del fraude y el comercio electrónico.