HMM의 정의와 특징은 무엇인가요?

HMM(Hidden Markov Model)은 주어진 관찰 상태를 기반으로 일련의 숨겨진 상태의 확률을 예측하는 데 사용되는 통계 모델입니다. HMM은 음성 인식, 이미지 분할, 주식 시장 예측과 같은 데이터 과학 및 기계 학습 작업에 널리 사용됩니다.

은닉 마르코프 모델의 응용 시나리오

음성 인식에서 HMM은 단어와 구문을 인식하기 위해 음성 신호의 음향 특징을 모델링하는 데 사용됩니다. 이미지 분할에서는 HMM을 사용하여 모양, 색상, 질감 등의 특징을 분석하여 이미지 속 객체를 식별합니다. 주식 시장 예측에서 HMM은 주가에 영향을 미칠 수 있는 잠재적 경제 상황을 모델링하는 데 사용됩니다.

Hidden Markov 모델은 단백질 및 DNA 서열과 같은 생물학적 서열을 시뮬레이션하는 데에도 사용됩니다.

은닉 마르코프 모델은 어떻게 작동하나요?

HMM은 직접적으로 관찰할 수는 없지만 관찰된 상태로부터 간접적으로 추론할 수 있는 숨겨진 상태 집합을 기반으로 합니다. 이러한 숨겨진 상태는 관찰된 상태의 근본 원인으로 간주될 수 있습니다. 예를 들어 음성 인식 작업에서 숨겨진 상태는 단어를 구성하는 음소일 수 있고 관찰된 상태는 음성 신호의 음향 특징일 수 있습니다.

HMM은 시계열 데이터를 모델링하는 데 사용됩니다. 여기서 숨겨진 상태는 데이터를 생성한 기본 프로세스에 해당하고 관찰된 상태는 관찰된 데이터에 해당합니다. 예를 들어, 주식 시장 예측 작업에서 숨겨진 상태는 주가 변동을 일으키는 기본 경제 조건에 해당할 수 있는 반면, 관찰된 상태는 주가 자체에 해당할 수 있습니다.

은닉 마르코프 모델의 한계

HMM은 은닉 상태가 마르코프라는 가정으로 제한됩니다. 즉, 관찰된 상태에서 간접적으로만 추론할 수 있으며, 이는 비마르코프 모델에는 HMM을 사용할 수 없음을 의미합니다. .Kov 프로세스 모델링. 또한 HMM은 인공 신경망과 같은 다른 방법에 비해 훈련하고 사용하는 데 계산 비용이 많이 듭니다.

은닉 마르코프 모델의 이점

HMM은 다른 방법으로는 모델링하기 어려운 복잡한 프로세스를 모델링하는 데 사용할 수 있습니다.

인공 신경망과 같은 다른 방법에 비해 HMM은 훈련 및 사용이 비교적 간단합니다.

HMM은 많은 작업에 효과적인 것으로 입증되었습니다.

이러한 이유로 HMM이 데이터 과학 및 기계 학습 작업에 매력적입니다.

은닉 마르코프 모델은 두 가지 확률론적 프로세스, 즉 숨겨진 상태의 비가시 프로세스와 관찰 가능한 기호의 가시 프로세스로 구성됩니다. 숨겨진 상태는 마르코프 체인을 형성하고 관찰된 기호의 확률 분포는 기본 상태에 따라 달라집니다. 따라서 HMM을 이중 임베딩 랜덤 프로세스라고도 합니다.

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