Ένα Hidden Markov Model (HMM), ή Κρυφό Μοντέλο Μάρκοφ στα Ελληνικά, είναι ένας στατιστικός μοντέλο που χρησιμοποιείται για να αναπαραστήσει συστήματα που αλλάζουν κατάσταση με το χρόνο. 
Αυτά τα μοντέλα βασίζονται στη θεωρία των Μοντέλων Μάρκοφ, αλλά έχουν την ιδιαιτερότητα ότι οι καταστάσεις του συστήματος δεν παρατηρούνται άμεσα (είναι "κρυφές"), ενώ παρατηρούνται μόνο κάποια σημάδια ή αποτελέσματα αυτών των καταστάσεων.
Βασικά Στοιχεία ενός HMM:Καταστάσεις (States):
- Υπάρχουν μια σειρά από καταστάσεις που το σύστημα μπορεί να βρίσκεται, αλλά αυτές οι καταστάσεις δεν είναι άμεσα ορατές.
- Μεταβάσεις Καταστάσεων (State Transitions): Οι πιθανότητες με τις οποίες το σύστημα μεταβαίνει από μία κατάσταση σε μία άλλη. Αυτές οι μεταβάσεις ακολουθούν τους κανόνες των Μοντέλων Μάρκοφ, όπου η επόμενη κατάσταση εξαρτάται μόνο από την τρέχουσα κατάσταση και όχι από οποιαδήποτε προηγούμενη ακολουθία καταστάσεων.
- Παρατηρήσεις (Observations): Κάθε κατάσταση εκπέμπει παρατηρήσεις με κάποιες πιθανότητες. Αυτές οι παρατηρήσεις είναι αυτό που βλέπουμε ή μετράμε.
- Αρχική Κατανομή (Initial State Distribution): Η πιθανότητα το σύστημα να ξεκινήσει από κάθε μία από τις καταστάσεις.
Εφαρμογές των HMM:Αναγνώριση Λόγου:
- Προσδιορισμός της ακολουθίας λέξεων από μια ακολουθία ήχων.
- Ανάλυση Βιολογικών Ακολουθιών: Όπως στην ανάλυση DNA ή πρωτεϊνών.
- Αναγνώριση Γραφής: Αναγνώριση γραφής χειρός.
- Πρόβλεψη Χρηματοοικονομικών Αγορών: Προσπάθεια πρόβλεψης μελλοντικών τιμών βάσει παρατηρήσεων από το παρελθόν.
- Αναγνώριση Συμπεριφορών σε Δίκτυα: Π.χ., ανίχνευση ανωμαλιών σε δίκτυα υπολογιστών.
Η μαθηματική θεωρία πίσω από τα HMM περιλαμβάνει αλγόριθμους όπως ο αλγόριθμος Viterbi (για την εύρεση της πιο πιθανής ακολουθίας καταστάσεων), ο αλγόριθμος Baum-Welch (για την εκτίμηση των παραμέτρων του μοντέλου) και τον αλγόριθμο Forward-Backward (για υπολογισμό των πιθανοτήτων των καταστάσεων).
Δεν υπάρχουν σχόλια:
Δημοσίευση σχολίου