نموذج ماركوف المخفي (HMM)

نموذج ماركوف المخفي (HMM) هو نوع من نماذج الذكاء الاصطناعي الإحصائي المستخدمة لتحليل البيانات المتسلسلة حيث يُفترض أن النظام الأساسي عبارة عن عملية ماركوف ذات حالات غير مرئية (مخفية). الفكرة الأساسية هي استخلاص استنتاجات حول سلسلة من الحالات المخفية بناءً على سلسلة من المخرجات المرئية. تعتمد نماذج ماركوف المخفية على خاصية ماركوف، التي تنص على أن احتمال الحالة المستقبلية يعتمد فقط على الحالة الحالية، وليس على التاريخ الكامل للحالات. وهذا يجعل نماذج ماركوف المخفية أداة قوية للمهام في مجالات مثل معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والمعلوماتية الحيوية.

كيف تعمل نماذج ماركوف المخفية (Hidden Markov Models)؟

يتكون نموذج ماركوف المخفي (HMM) من عدة مكونات رئيسية تعمل معًا لنمذجة البيانات المتسلسلة:

• الحالات المخفية: هذه هي الحالات غير القابلة للملاحظة للنظام التي يحاول النموذج استنتاجها. على سبيل المثال، في التنبؤ بالطقس، قد تكون الحالات المخفية "مشمس" أو "غائم" أو "مطر".
• المخرجات القابلة للمراقبة (الانبعاثات): هذه هي نقاط البيانات المرئية التي يمكن أن تنتجها كل حالة مخفية. باتباع مثال الطقس، يمكن أن تكون الملاحظات "درجة حرارة عالية" أو "درجة حرارة منخفضة" أو "رطوبة عالية".
• احتمالات الانتقال: تحكم هذه الاحتمالات احتمالية الانتقال من حالة مخفية إلى أخرى. على سبيل المثال، هناك احتمال معين بأن يتبع اليوم "المشمس" يوم "غائم".
• احتمالات الانبعاث: تمثل هذه الاحتمالات إمكانية ملاحظة مُخرَج معين بالنظر إلى أن النظام في حالة خفية محددة. على سبيل المثال، من المرجح أن تكون احتمالية ملاحظة "رطوبة عالية" أعلى إذا كانت الحالة الخفية هي "ممطرة".

لإجراء التنبؤات، تستخدم نماذج HMM خوارزميات ثابتة. تُستخدم خوارزمية Viterbi بشكل شائع للعثور على التسلسل الأكثر احتمالاً للحالات المخفية بالنظر إلى تسلسل من الملاحظات. لتدريب النموذج وتعلم توزيعات الاحتمالات الخاصة به من بيانات التدريب، غالبًا ما يتم استخدام خوارزمية Baum-Welch.

تطبيقات واقعية

تم تطبيق نماذج HMM بنجاح في مجالات مختلفة لعقود. فيما يلي مثالان بارزان:

1. التعرف على الكلام (Speech Recognition): في أنظمة التعرف على الكلام الكلاسيكية، كانت نماذج HMM مفيدة. تتوافق الحالات المخفية مع الصوتيات (الوحدات الأساسية للصوت في اللغة)، والمخرجات المرصودة هي ميزات صوتية مستخرجة من الكلام المسجل. مهمة HMM هي تحديد التسلسل الأكثر احتمالاً للصوتيات من الإشارة الصوتية، والذي يستخدم بعد ذلك لتحديد الكلمات المنطوقة.
2. المعلوماتية الحيوية (Bioinformatics): تعد HMMs حجر الزاوية في علم الأحياء الحاسوبي، لا سيما في العثور على الجينات. في هذا السياق، قد تمثل الحالات المخفية أجزاءً من الجين، مثل "إكسون" (منطقة الترميز) أو "إنترون" (منطقة غير الترميز)، في حين أن الملاحظات هي تسلسل قواعد الحمض النووي (A، C، G، T). من خلال تحليل تسلسل الحمض النووي الطويل، يمكن لـ HMM تحديد المواقع الأكثر احتمالية للجينات. المركز الوطني لمعلومات التكنولوجيا الحيوية (NCBI) يفصل هذه الطرق.

مقارنة مع المفاهيم ذات الصلة

من المهم التمييز بين نماذج ماركوف المخفية (HMMs) ونماذج التسلسل الأخرى:

• عمليات قرار ماركوف (MDPs): في حين أن كلاهما ينطوي على حالات وانتقالات، تفترض MDPs أن الحالات قابلة للملاحظة بالكامل وتركز على اتخاذ القرارات (إيجاد الإجراءات المثلى) ضمن إطار التعلم المعزز (RL). تركز HMMs على استنتاج الحالات المخفية من الملاحظات. تغطي موارد مثل المواد التمهيدية لـ DeepMind التعلم المعزز (RL) وعمليات قرار ماركوف (MDPs).
• الشبكات العصبية المتكررة (RNNs) و الذاكرة طويلة المدى (LSTMs): هذه هي نماذج التعلم العميق (DL) المصممة أيضًا للبيانات التسلسلية. على عكس الحالات الاحتمالية الصريحة لـ HMMs، تحتفظ RNNs/LSTMs بمتجه حالة مخفية داخلي يتطور ضمنيًا أثناء معالجة التسلسلات. يمكنهم التقاط تبعيات أكثر تعقيدًا وبعيدة المدى، وغالبًا ما يحققون دقة أعلى في مهام مثل الترجمة الآلية والتعرف المتقدم على الكلام. يوفر فهم LSTMs نظرة عامة جيدة. تستخدم نماذج الرؤية الحديثة مثل Ultralytics YOLO Architectures DL، غالبًا ما يتم إنشاؤها باستخدام أطر عمل مثل PyTorch أو TensorFlow، لمهام مثل اكتشاف الكائنات و تجزئة المثيل.

في حين أن طرق التعلم العميق الأحدث غالبًا ما تحقق أحدث النتائج، إلا أن HMMs تظل ذات قيمة لقابليتها للتفسير (الحالات والاحتمالات الصريحة) وفعاليتها، خاصةً عندما تكون بيانات التدريب محدودة أو يمكن دمج معرفة المجال في هيكل النموذج. يوفر فهم المفاهيم الأساسية مثل HMMs سياقًا قيمًا في مشهد ML الأوسع، حتى عند استخدام منصات مثل Ultralytics HUB التي تسهل في المقام الأول تطوير ونشر نماذج DL مثل YOLOv8 أو YOLO11.