Verborgen Markov-modellen

Verborgen Markov-modellen (HMM's) zijn een soort statistisch hulpmiddel dat wordt gebruikt bij signaalverwerking, spraakherkenning en andere voorspellende technologieën, zoals natuurlijke taalverwerking. HMM's worden gebruikt om de waarschijnlijkheid te voorspellen dat een bepaalde reeks gebeurtenissen in de toekomst zal plaatsvinden, op basis van modellen van eerder waargenomen reeksen.

Op het meest basale niveau is een Hidden Markov Model (HMM) een probabilistisch sequentiemodel dat de waarschijnlijkheid weergeeft van een reeks toestanden gegeven een reeks observaties. Het model bestaat uit een eindige reeks onderliggende verborgen toestanden, en een observatiesequentie die van die toestanden is afgeleid. HMM's worden gebruikt om veel complexe processen weer te geven, zoals het begrijpen van de structuur van een transcriptie of de uitvoer van een taalverwerkingsprogramma.

Het ‘verborgen’ in HMM verwijst naar het feit dat de toestandsovergangen tussen verschillende waarnemingen nooit bekend zijn; in plaats daarvan worden ze afgeleid op basis van een maximale waarschijnlijkheidsschatting.

De meest voorkomende toepassingen van Hidden Markov-modellen zijn het gebruik ervan in spraakherkenningstechnologieën. Door spraak te modelleren op basis van verborgen toestanden, kunnen HMM's vervolgens worden gebruikt om onderscheid te maken tussen verschillende geluiden, woorden en contexten. Spraakherkenningstoepassingen gebruiken HMM's om de patronen in een gesproken zin te identificeren en deze patronen vervolgens te matchen met een database van eerder geziene woorden en reeksen.

Andere toepassingen van Hidden Markov-modellen zijn onder meer natuurlijke taalverwerking (NLP), taalbegrip, biologische sequentieanalyse, digitale signaalverwerking, computervisie en robotica.

HMM's worden ook gebruikt bij fraudedetectie en e-commerce. Door klantgedrag te modelleren kunnen HMM’s worden gebruikt om ongebruikelijke aankopen of activiteiten te detecteren.

Samenvattend zijn Hidden Markov-modellen een krachtig voorspellend hulpmiddel, waarmee de computer met een hoge mate van nauwkeurigheid voorspellingen over gegevens kan doen. Ze worden veel gebruikt in veel computergebieden, waaronder spraakherkenning, natuurlijke taalverwerking, digitale signaalverwerking en robotica. HMM's hebben ook een thuis gevonden op het gebied van fraudedetectie en e-commerce.