Modèles de Markov cachés

Les modèles de Markov cachés (HMM) sont un type d'outil statistique utilisé dans le traitement des signaux, la reconnaissance vocale et d'autres technologies prédictives, telles que le traitement du langage naturel. Les HMM sont utilisés pour prédire la probabilité qu'une certaine séquence d'événements se produise à l'avenir, sur la base de modèles de séquences observées précédemment.

Au niveau le plus élémentaire, un modèle de Markov caché (HMM) est un modèle probabiliste de séquence qui représente la probabilité d'une séquence d'états compte tenu d'un ensemble d'observations. Le modèle consiste en un ensemble fini d'états cachés sous-jacents et en une séquence d'observations dérivée de ces états. Les HMM sont utilisés pour représenter de nombreux processus complexes, tels que la compréhension de la structure d'une transcription ou de la sortie d'un programme de traitement linguistique.

Le terme "caché" dans HMM fait référence au fait que les transitions d'état entre les différentes observations ne sont jamais connues ; elles sont plutôt déduites à l'aide d'une estimation du maximum de vraisemblance.

Les applications les plus courantes des modèles de Markov cachés concernent leur utilisation dans les technologies de reconnaissance vocale. En modélisant la parole en fonction d'états cachés, les HMM peuvent être utilisés pour faire la distinction entre différents sons, mots et contextes. Les applications de reconnaissance vocale utilisent les HMM pour identifier les schémas d'une phrase prononcée et les faire correspondre à une base de données de mots et de séquences déjà vus.

Parmi les autres applications des modèles de Markov cachés figurent le traitement du langage naturel (NLP), la compréhension du langage, l'analyse des séquences biologiques, le traitement des signaux numériques, la vision par ordinateur et la robotique.

Les HMM sont également utilisés dans la détection des fraudes et le commerce électronique. En modélisant le comportement des clients, les HMM peuvent être utilisés pour détecter des achats ou des activités inhabituels.

En résumé, les modèles de Markov cachés sont un outil prédictif puissant, qui permet à l'ordinateur de faire des prédictions sur les données avec un haut degré de précision. Ils sont largement utilisés dans de nombreux domaines de l'informatique, notamment la reconnaissance vocale, le traitement du langage naturel, le traitement des signaux numériques et la robotique. Les HMM ont également trouvé leur place dans les domaines de la détection des fraudes et du commerce électronique.