Скрытые марковские модели

Скрытые марковские модели (Hidden Markov Models, HMM) - это тип статистического инструмента, используемого в обработке сигналов, распознавании речи и других предиктивных технологиях, таких как обработка естественного языка. HMM используются для прогнозирования вероятности возникновения определенной последовательности событий в будущем на основе моделей ранее наблюдаемых последовательностей.

На самом базовом уровне скрытая марковская модель (HMM) - это вероятностная модель последовательности, которая представляет вероятность последовательности состояний при заданном наборе наблюдений. Модель состоит из конечного набора основных скрытых состояний и последовательности наблюдений, полученной из этих состояний. ЧММ используются для представления многих сложных процессов, например, для понимания структуры транскрипции или вывода программы обработки языка.

Скрытый" в HMM относится к тому факту, что переходы состояний между различными наблюдениями никогда не известны; скорее, они определяются с помощью оценки максимального правдоподобия.

Наиболее распространенное применение скрытых марковских моделей связано с использованием их в технологиях распознавания речи. Моделируя речь в соответствии со скрытыми состояниями, ЧММ можно использовать для различения различных звуков, слов и контекстов. Приложения распознавания речи используют ЧММ для выявления закономерностей в произнесенной фразе и последующего сопоставления этих закономерностей с базой данных ранее встречавшихся слов и последовательностей.

Другие области применения скрытых марковских моделей включают обработку естественного языка (NLP), понимание языка, анализ биологических последовательностей, цифровую обработку сигналов, компьютерное зрение и робототехнику.

ЧММ также используются для обнаружения мошенничества и в электронной коммерции. Моделируя поведение клиентов, ЧММ можно использовать для обнаружения необычных покупок или действий.

В целом, скрытые марковские модели - это мощный инструмент прогнозирования, позволяющий компьютеру делать предсказания относительно данных с высокой степенью точности. Они широко используются во многих областях вычислительной техники, включая распознавание речи, обработку естественного языка, обработку цифровых сигналов и робототехнику. ЧММ также нашли свое применение в области обнаружения мошенничества и электронной коммерции.