Quelles sont la définition et les caractéristiques du HMM ?
Un modèle de Markov caché (HMM) est un modèle statistique utilisé pour prédire la probabilité d'une séquence d'états cachés, sur la base d'un état observé donné. Les HMM sont largement utilisés dans les tâches de science des données et d’apprentissage automatique telles que la reconnaissance vocale, la segmentation d’images et les prévisions boursières.
Scénarios d'application des modèles de Markov cachés
En reconnaissance vocale, HMM est utilisé pour modéliser les caractéristiques acoustiques des signaux vocaux afin de reconnaître des mots et des phrases. Dans la segmentation d'images, HMM est utilisé pour identifier les objets dans les images en analysant des caractéristiques telles que la forme, la couleur et la texture. Dans les prévisions boursières, le HMM est utilisé pour modéliser les conditions économiques potentielles susceptibles d’affecter les cours des actions.
Les modèles de Markov cachés sont également utilisés pour simuler des séquences biologiques telles que des séquences de protéines et d'ADN.
Comment fonctionne un modèle de Markov caché ?
HMM est basé sur un ensemble d'états cachés qui ne peuvent pas être directement observés mais peuvent être indirectement déduits des états observés. Ces états cachés peuvent être considérés comme les causes profondes des états observés. Par exemple, dans une tâche de reconnaissance vocale, les états cachés pourraient être les phonèmes qui composent un mot, tandis que les états observés pourraient être les caractéristiques acoustiques du signal vocal.
HMM est utilisé pour modéliser des données de séries chronologiques, où les états cachés correspondent aux processus sous-jacents qui ont généré les données, et les états observés correspondent aux données observées. Par exemple, dans une tâche de prévision boursière, les états cachés peuvent correspondre à des conditions économiques sous-jacentes qui font fluctuer les cours des actions, tandis que les états observés peuvent correspondre aux cours des actions eux-mêmes.
Limitations des modèles de Markov cachés
HMM est limité par l'hypothèse que l'état caché est Markov, ce qui signifie qu'il ne peut être déduit qu'indirectement de l'état observé, ce qui signifie que HMM ne peut pas être utilisé pour des modèles non-Markoviens. .Modélisation du processus Kov. De plus, les HMM sont coûteux en termes de calcul à former et à utiliser par rapport à d’autres méthodes telles que les réseaux de neurones artificiels.
Avantages des modèles de Markov cachés
HMM peut être utilisé pour modéliser des processus complexes difficiles à modéliser à l'aide d'autres méthodes.
Comparé à d'autres méthodes telles que les réseaux de neurones artificiels, HMM est relativement simple à former et à utiliser.
HMM s’est avéré efficace pour de nombreuses tâches.
C'est pour ces raisons que les HMM sont attractifs pour les tâches de science des données et d'apprentissage automatique.
Le modèle de Markov caché se compose de deux processus stochastiques, à savoir le processus invisible des états cachés et le processus visible des symboles observables. Les états cachés forment une chaîne de Markov et la distribution de probabilité des symboles observés dépend de l'état sous-jacent. Par conséquent, HMM est également appelé processus aléatoire à double intégration.
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