Hidden Markov Model (HMM)

Hidden Markov Model

Türkçe: Gizli Markov Modeli

Ayrıntılı Tanım

Sistemin durumlarının doğrudan gözlemlenemediği (gizli olduğu), ancak bu gizli durumların ürettiği dışavurumların (gözlemlerin) olasılıksal olarak takip edilebildiği istatistiksel modeldir.

Ne İşe Yarar / Çözülen Problem

Zaman serileri, konuşma tanıma ve DNA dizilimi gibi ardışık ve zamana bağlı verilerdeki gizli süreçleri ortaya çıkarır.

Nasıl Çalışır? (Teknik & Mekanizma)

Durum geçiş olasılıkları matrisi (

A

) ve emisyon (gözlem) olasılıkları matrisi (

B

) vardır. Viterbi algoritması ile en olası gizli durum dizilimi hesaplanır.

Örnek Senaryo & Pratik Uygulama

Yerin altındaki bir mağaradasınız (hava durumunu göremiyorsunuz - gizli durum). Dışarıdan gelen insanların şemsiyeli mi yoksa tişörtlü mü olduğuna bakarak (gözlem) dışarıdaki havanın yağmurlu mu güneşli mi olduğunu tahmin etmek.

Benzer Terimlerden Farkı

Standart Markov zincirinde durumlar açıktır; HMM'de ise asıl durum perdenin arkasındadır, biz sadece yansımalarını görürüz.

İlişkili Terimler (3)

#62

Markov Decision Process (MDP)

Markov Karar Süreci

#51

Bayesian Network

Bayesçi Ağlar / Bayes İnanç Ağları

#111

Recurrent Neural Network (RNN)

Özyinelemeli / Yinelemeli Sinir Ağı

Ait Olduğu Kategori

Klasik Makine Öğrenmesi ve İstatistiksel Kuram

Sembolik AI, GOFAI, karar ağaçları, regresyon ve temel istatistiksel modeller.

Toplam Terim:68 Madde

Bu Kategorideki Tüm Terimleri Gör →

Önceki Terim (#49)K-Fold Cross-Validation

Sonraki Terim (#51)Bayesian Network