Was sind die Definition und die Merkmale von HMM?

Ein Hidden-Markov-Modell (HMM) ist ein statistisches Modell, das verwendet wird, um die Wahrscheinlichkeit einer Folge versteckter Zustände basierend auf einem bestimmten beobachteten Zustand vorherzusagen. HMMs werden häufig in Datenwissenschafts- und maschinellen Lernaufgaben wie Spracherkennung, Bildsegmentierung und Börsenvorhersagen eingesetzt.

Anwendungsszenarien von Hidden-Markov-Modellen

In der Spracherkennung wird HMM verwendet, um die akustischen Merkmale von Sprachsignalen zu modellieren, um Wörter und Phrasen zu erkennen. Bei der Bildsegmentierung wird HMM verwendet, um Objekte in Bildern durch die Analyse von Merkmalen wie Form, Farbe und Textur zu identifizieren. Bei Börsenprognosen wird HMM verwendet, um potenzielle wirtschaftliche Bedingungen zu modellieren, die sich auf die Aktienkurse auswirken können.

Hidden-Markov-Modelle werden auch zur Simulation biologischer Sequenzen wie Protein- und DNA-Sequenzen verwendet.

Wie funktioniert ein Hidden-Markov-Modell?

HMM basiert auf einer Reihe verborgener Zustände, die nicht direkt beobachtet werden können, aber indirekt aus den beobachteten Zuständen abgeleitet werden können. Diese verborgenen Zustände können als Grundursachen der beobachteten Zustände angesehen werden. Beispielsweise könnten in einer Spracherkennungsaufgabe die versteckten Zustände die Phoneme sein, aus denen ein Wort besteht, während die beobachteten Zustände die akustischen Merkmale des Sprachsignals sein könnten.

HMM wird zur Modellierung von Zeitreihendaten verwendet, wobei verborgene Zustände den zugrunde liegenden Prozessen entsprechen, die die Daten generiert haben, und beobachtete Zustände den beobachteten Daten entsprechen. Beispielsweise können bei einer Börsenvorhersageaufgabe versteckte Zustände zugrunde liegenden wirtschaftlichen Bedingungen entsprechen, die zu Schwankungen der Aktienkurse führen, während beobachtete Zustände den Aktienkursen selbst entsprechen können.

Einschränkungen von Hidden-Markov-Modellen

HMM wird durch die Annahme begrenzt, dass der verborgene Zustand Markov ist, was bedeutet, dass er nur indirekt aus dem beobachteten Zustand abgeleitet werden kann, was bedeutet, dass HMM nicht für Nicht-Markov-Modelle verwendet werden kann . Kov-Prozessmodellierung. Darüber hinaus ist das Training und die Verwendung von HMMs im Vergleich zu anderen Methoden wie künstlichen neuronalen Netzen rechenintensiv.

Vorteile von Hidden-Markov-Modellen

HMM kann zur Modellierung komplexer Prozesse verwendet werden, die mit anderen Methoden nur schwer zu modellieren sind.

Im Vergleich zu anderen Methoden wie künstlichen neuronalen Netzen ist HMM relativ einfach zu trainieren und zu verwenden.

HMM hat sich für viele Aufgaben bewährt.

Aus diesen Gründen sind HMMs für datenwissenschaftliche und maschinelle Lernaufgaben attraktiv.

Das Hidden-Markov-Modell besteht aus zwei stochastischen Prozessen, nämlich dem unsichtbaren Prozess verborgener Zustände und dem sichtbaren Prozess beobachtbarer Symbole. Die verborgenen Zustände bilden eine Markov-Kette und die Wahrscheinlichkeitsverteilung der beobachteten Symbole hängt vom zugrunde liegenden Zustand ab. Daher wird HMM auch als doppelt einbettender Zufallsprozess bezeichnet.

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