മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന മാർക്കോവ് മോഡലുകൾ

ഹിഡൻ മാർക്കോവ് മോഡലുകൾ (HMMs) സിഗ്നൽ പ്രോസസ്സിംഗ്, സ്പീച്ച് റെക്കഗ്നിഷൻ, നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് പോലെയുള്ള മറ്റ് പ്രവചനാത്മക സാങ്കേതികവിദ്യകൾ എന്നിവയിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു തരം സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ ടൂളാണ്. മുമ്പ് നിരീക്ഷിച്ച സീക്വൻസുകളുടെ മാതൃകകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി, ഭാവിയിൽ സംഭവിക്കുന്ന സംഭവങ്ങളുടെ ഒരു നിശ്ചിത ശ്രേണിയുടെ സാധ്യത പ്രവചിക്കാൻ HMM-കൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

അതിന്റെ ഏറ്റവും അടിസ്ഥാന തലത്തിൽ, ഒരു ഹിഡൻ മാർക്കോവ് മോഡൽ (HMM) ഒരു പ്രോബബിലിസ്റ്റിക് സീക്വൻസ് മോഡലാണ്, ഇത് ഒരു കൂട്ടം നിരീക്ഷണങ്ങൾ നൽകിയിട്ടുള്ള സംസ്ഥാനങ്ങളുടെ ഒരു ശ്രേണിയുടെ പ്രോബബിലിറ്റിയെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു. അന്തർലീനമായ മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന അവസ്ഥകളുടെ പരിമിതമായ ഒരു കൂട്ടവും ആ അവസ്ഥകളിൽ നിന്ന് ഉരുത്തിരിഞ്ഞ ഒരു നിരീക്ഷണ ശ്രേണിയും ഈ മാതൃകയിൽ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. ഒരു ട്രാൻസ്ക്രിപ്ഷന്റെ ഘടന അല്ലെങ്കിൽ ഒരു ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗ് പ്രോഗ്രാമിന്റെ ഔട്ട്പുട്ട് മനസ്സിലാക്കുന്നത് പോലെയുള്ള സങ്കീർണ്ണമായ പ്രക്രിയകളെ പ്രതിനിധീകരിക്കാൻ HMM-കൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

HMM-ലെ "മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന" എന്നത് വ്യത്യസ്‌ത നിരീക്ഷണങ്ങൾക്കിടയിലുള്ള സംസ്ഥാന പരിവർത്തനങ്ങൾ ഒരിക്കലും അറിയപ്പെടാത്ത വസ്തുതയെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു; മറിച്ച്, പരമാവധി സാധ്യതയുള്ള എസ്റ്റിമേറ്റ് ഉപയോഗിച്ചാണ് അവ അനുമാനിക്കുന്നത്.

ഹിഡൻ മാർക്കോവ് മോഡലുകളുടെ ഏറ്റവും സാധാരണമായ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ സ്പീച്ച് റെക്കഗ്നിഷൻ സാങ്കേതികവിദ്യകളിൽ അതിന്റെ ഉപയോഗം ഉൾപ്പെടുന്നു. മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന അവസ്ഥകൾക്കനുസരിച്ച് സംഭാഷണം മാതൃകയാക്കുന്നതിലൂടെ, വ്യത്യസ്‌ത ശബ്‌ദങ്ങളും വാക്കുകളും സന്ദർഭങ്ങളും തമ്മിൽ വേർതിരിച്ചറിയാൻ HMM-കൾ ഉപയോഗിക്കാം. സ്‌പീച്ച് റെക്കഗ്‌നിഷൻ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ എച്ച്എംഎം ഉപയോഗിച്ച് സംസാരിക്കുന്ന പദസമുച്ചയത്തിലെ പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിയുകയും പിന്നീട് ആ പാറ്റേണുകൾ മുമ്പ് കണ്ട വാക്കുകളുടെയും സീക്വൻസുകളുടെയും ഡാറ്റാബേസുമായി പൊരുത്തപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു.

മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന മാർക്കോവ് മോഡലുകളുടെ മറ്റ് ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് (NLP), ഭാഷ മനസ്സിലാക്കൽ, ബയോളജിക്കൽ സീക്വൻസ് അനാലിസിസ്, ഡിജിറ്റൽ സിഗ്നൽ പ്രോസസ്സിംഗ്, കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ, റോബോട്ടിക്സ് എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു.

തട്ടിപ്പ് കണ്ടെത്തുന്നതിലും ഇ-കൊമേഴ്‌സിലും HMM-കൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഉപഭോക്തൃ പെരുമാറ്റം മാതൃകയാക്കുന്നതിലൂടെ, അസാധാരണമായ വാങ്ങലുകളോ പ്രവർത്തനങ്ങളോ കണ്ടെത്താൻ HMM-കൾ ഉപയോഗിക്കാം.

ചുരുക്കത്തിൽ, ഹിഡൻ മാർക്കോവ് മോഡലുകൾ ഒരു ശക്തമായ പ്രവചന ഉപകരണമാണ്, ഉയർന്ന അളവിലുള്ള കൃത്യതയോടെ ഡാറ്റയെക്കുറിച്ച് പ്രവചിക്കാൻ കമ്പ്യൂട്ടറിനെ അനുവദിക്കുന്നു. സ്പീച്ച് റെക്കഗ്നിഷൻ, നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ്, ഡിജിറ്റൽ സിഗ്നൽ പ്രോസസ്സിംഗ്, റോബോട്ടിക്സ് എന്നിവയുൾപ്പെടെ കമ്പ്യൂട്ടിംഗിന്റെ പല മേഖലകളിലും അവ വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കപ്പെടുന്നു. വഞ്ചന കണ്ടെത്തൽ, ഇ-കൊമേഴ്‌സ് എന്നീ മേഖലകളിലും HMM-കൾ ഒരു വീട് കണ്ടെത്തിയിട്ടുണ്ട്.