Съдържание:
- Определение - Какво означава модел на скрит Марков (HMM)?
- Техопедия обяснява модела на скрития Марков (HMM)
Определение - Какво означава модел на скрит Марков (HMM)?
Скрит Марков модел (HMM) е вид статистически модел, който е разновидност на веригата Марков. В скрития модел на Марков има „скрити“ състояния или незабелязани, за разлика от стандартната верига на Марков, където всички състояния са видими за наблюдателя. Скритите модели на Марков се използват за задачи за машинно обучение и извличане на данни, включително реч, почерк и разпознаване на жестове.
Техопедия обяснява модела на скрития Марков (HMM)
Скритият модел на Марков е разработен от математика Л. Е. Баум и неговите колеги през 60-те години. Подобно на популярната верига Марков, скритият модел на Марков се опитва да предскаже бъдещото състояние на променлива, използвайки вероятности въз основа на текущото и миналото състояние. Ключовата разлика между марковската верига и скрития модел на Марков е, че състоянието в последния не се вижда пряко за наблюдател, въпреки че изходът е.
Скритите модели на Марков се използват за задачи за машинно обучение и извличане на данни. Някои от тях включват разпознаване на реч, разпознаване на почерк, маркиране на част от речта и биоинформатика.
