جدول المحتويات:
التعريف - ماذا يعني نموذج ماركوف المخفي (HMM)؟
نموذج ماركوف المخفي (HMM) هو نوع من النموذج الإحصائي يمثل تباينًا في سلسلة ماركوف. في نموذج ماركوف المخفي ، هناك حالات "مخفية" ، أو غير ملحوظة ، على عكس سلسلة ماركوف القياسية التي تكون فيها جميع الحالات مرئية للمراقب. تُستخدم نماذج ماركوف المخفية في مهام التعلم الآلي والتعدين ، بما في ذلك الكلام والكتابة اليدوية والإيماءات.
تيكوبيديا تشرح نموذج ماركوف المخفي (HMM)
تم تطوير نموذج ماركوف الخفي من قبل عالم الرياضيات LE باوم وزملاؤه في 1960s. مثل سلسلة Markov الشائعة ، يحاول نموذج Markov المخفي التنبؤ بالحالة المستقبلية للمتغير باستخدام الاحتمالات بناءً على الحالة الحالية والماضية. الفرق الرئيسي بين سلسلة ماركوف ونموذج ماركوف المخفي هو أن الحالة في الأخير ليست مرئية مباشرة للمراقب ، على الرغم من أن الإخراج هو.
تُستخدم نماذج Markov المخفية للتعلم الآلي ومهام استخراج البيانات. بعض هذه تشمل التعرف على الكلام ، والتعرف على خط اليد ، ووضع علامات جزء من الكلام والمعلوماتية الحيوية.
