Mục lục:
Định nghĩa - Mô hình Markov ẩn (HMM) có nghĩa là gì?
Một mô hình Markov ẩn (HMM) là một loại mô hình thống kê là một biến thể của chuỗi Markov. Trong mô hình Markov ẩn, có các trạng thái "ẩn" hoặc không quan sát được, trái ngược với chuỗi Markov tiêu chuẩn nơi tất cả các trạng thái được hiển thị cho người quan sát. Các mô hình Markov ẩn được sử dụng cho các tác vụ khai thác dữ liệu và học máy bao gồm lời nói, chữ viết tay và nhận dạng cử chỉ.
Techopedia giải thích Mô hình Markov ẩn (HMM)
Mô hình Markov ẩn được phát triển bởi nhà toán học LE Baum và các đồng nghiệp của ông trong những năm 1960. Giống như chuỗi Markov phổ biến, mô hình Markov ẩn cố gắng dự đoán trạng thái tương lai của một biến bằng xác suất dựa trên trạng thái hiện tại và quá khứ. Sự khác biệt chính giữa chuỗi Markov và mô hình Markov ẩn là trạng thái trong chuỗi sau không được hiển thị trực tiếp cho người quan sát, mặc dù đầu ra là.
Các mô hình Markov ẩn được sử dụng cho các nhiệm vụ khai thác dữ liệu và học máy. Một số trong số này bao gồm nhận dạng giọng nói, nhận dạng chữ viết tay, gắn thẻ một phần của bài phát biểu và tin sinh học.
