Model Markov Tersembunyi

Model Markov Tersembunyi (HMM) ialah sejenis Alat statistik yang digunakan dalam pemprosesan isyarat, pengecaman pertuturan dan teknologi ramalan lain, seperti pemprosesan bahasa semula jadi. HMM digunakan untuk meramalkan kemungkinan urutan peristiwa tertentu berlaku pada masa hadapan, berdasarkan model jujukan yang diperhatikan sebelum ini.

Pada tahap paling asasnya, Model Markov Tersembunyi (HMM) ialah model jujukan kebarangkalian yang mewakili kebarangkalian jujukan keadaan yang diberi satu set pemerhatian. Model ini terdiri daripada set terhingga keadaan tersembunyi yang mendasari, dan urutan pemerhatian yang diperoleh daripada keadaan tersebut. HMM digunakan untuk mewakili banyak proses yang kompleks, seperti memahami struktur transkripsi atau output program pemprosesan bahasa.

"Tersembunyi" dalam HMM merujuk kepada fakta bahawa peralihan keadaan antara pemerhatian yang berbeza tidak pernah diketahui; sebaliknya, mereka disimpulkan menggunakan anggaran kemungkinan maksimum.

Aplikasi Model Markov Tersembunyi yang paling biasa melibatkan penggunaannya dalam teknologi pengecaman pertuturan. Dengan memodelkan pertuturan mengikut keadaan tersembunyi, HMM kemudiannya boleh digunakan untuk membezakan antara bunyi, perkataan dan konteks yang berbeza. Aplikasi pengecaman pertuturan menggunakan HMM untuk mengenal pasti pola dalam frasa yang dituturkan dan kemudian memadankan pola tersebut dengan pangkalan data perkataan dan urutan yang dilihat sebelum ini.

Aplikasi lain Model Markov Tersembunyi termasuk pemprosesan bahasa semula jadi (NLP), pemahaman bahasa, analisis jujukan biologi, pemprosesan isyarat digital, penglihatan komputer dan robotik.

HMM juga digunakan dalam pengesanan penipuan dan e-dagang. Dengan memodelkan tingkah laku pelanggan, HMM boleh digunakan untuk mengesan pembelian atau aktiviti luar biasa.

Ringkasnya, Model Markov Tersembunyi ialah alat ramalan yang berkuasa, membolehkan komputer membuat ramalan tentang data dengan tahap ketepatan yang tinggi. Ia digunakan secara meluas dalam banyak bidang pengkomputeran, termasuk pengecaman pertuturan, pemprosesan bahasa semula jadi, pemprosesan isyarat digital dan robotik. HMM juga telah menemui rumah dalam bidang pengesanan penipuan dan e-dagang.