隠れマルコフモデル

隠れマルコフ モデル (HMM) は、信号処理、音声認識、および自然言語処理などのその他の予測技術で使用される統計ツールの一種です。 HMM は、以前に観察されたシーケンスのモデルに基づいて、将来発生する特定の一連のイベントの可能性を予測するために使用されます。

最も基本的なレベルでは、隠れマルコフ モデル (HMM) は、観測セットが与えられた場合の状態シーケンスの確率を表す確率シーケンス モデルです。モデルは、基礎となる隠れ状態の有限セットと、それらの状態から派生した観測シーケンスで構成されます。 HMM は、転写の構造や言語処理プログラムの出力の理解など、多くの複雑なプロセスを表すために使用されます。

HMM の「隠された」とは、異なる観測間の状態遷移が決して知られていないという事実を指します。むしろ、最尤推定を使用して推定されます。

隠れマルコフ モデルの最も一般的な用途には、音声認識テクノロジでの使用が含まれます。隠れた状態に従って音声をモデル化することにより、HMM を使用して、さまざまな音、単語、およびコンテキストを区別できます。音声認識アプリケーションは、HMM を使用して話されたフレーズ内のパターンを識別し、それらのパターンを以前に見た単語とシーケンスのデータベースと照合します。

隠れマルコフ モデルのその他のアプリケーションには、自然言語処理 (NLP)、言語理解、生物学的配列分析、デジタル信号処理、コンピューター ビジョン、ロボット工学などがあります。

HMM は、不正行為の検出や電子商取引でも使用されます。顧客の行動をモデル化することにより、HMM を使用して異常な購入やアクティビティを検出できます。

要約すると、隠れマルコフ モデルは強力な予測ツールであり、コンピューターがデータについて高精度で予測できるようになります。これらは、音声認識、自然言語処理、デジタル信号処理、ロボット工学など、コンピューティングの多くの分野で広く使用されています。 HMM は、不正行為検出や電子商取引の分野でも活躍しています。