نموذج ماركوف المخفي (HMM)

نموذج ماركوف المخفي (HMM) هو نموذج إحصائي يُستخدم لوصف الأنظمة التي تنتقل بين الحالات مع مرور الوقت. في نماذج HMMs، لا يمكن ملاحظة تسلسل الحالات التي يمر بها النظام بشكل مباشر (فهي "مخفية")، ولكن يمكن الاستدلال عليها من تسلسل المخرجات أو الانبعاثات التي يمكن ملاحظتها الناتجة عن كل حالة. تعتبر نماذج HMMs قوية بشكل خاص لنمذجة البيانات المتسلسلة وتحليل السلاسل الزمنية عبر مجالات مختلفة ضمن الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML). وهي تنتمي إلى فئة من النماذج تُعرف باسم النماذج البيانية الاحتمالية، وتوفر إطارًا للتعامل مع عدم اليقين في الأنظمة الديناميكية.

المفاهيم الأساسية

يتم تعريف HMMs من خلال عمليتين عشوائيتين (عشوائيتين) رئيسيتين:

1. الحالات الخفية: سلسلة أساسية غير قابلة للرصد من حالات ماركوف. ينتقل النظام بين هذه الحالات الخفية وفقًا لاحتمالات محددة. والافتراض الأساسي هو خاصية ماركوف: يعتمد احتمال الانتقال إلى الحالة التالية على الحالة الحالية فقط، وليس على تسلسل الحالات التي سبقتها.
2. الانبعاثات القابلة للرصد: تولد كل حالة خفية مخرجات أو انبعاثات يمكن ملاحظتها بناءً على توزيع احتمالي معين. هذه الانبعاثات هي البيانات التي نلاحظها بالفعل.

يتميز النموذج بـ

• الحالات: مجموعة محدودة من الحالات المخفية.
• الملاحظات: مجموعة محدودة من الانبعاثات أو الملاحظات الممكنة.
• احتمالات الانتقال: احتمالات الانتقال من حالة خفية إلى أخرى.
• احتمالات الانبعاث: احتمالات رصد انبعاث معين إذا كان النظام في حالة خفية محددة.
• توزيع الحالة الأولية: احتمالات بدء النظام في كل حالة مخفية.

كيف تعمل نماذج ماركوف المخفية

يتضمن العمل مع HMMs عادةً معالجة ثلاث مشكلات أساسية، والتي يتم معالجتها غالبًا باستخدام خوارزميات محددة مفصلة في البرامج التعليمية مثل برنامج Rabiner:

1. مشكلة التقييم: إذا كان لدينا HMM وتسلسل من الملاحظات، ما هو احتمال أن تكون الملاحظات قد تم إنشاؤها بواسطة النموذج؟ (تُحل باستخدام الخوارزمية الأمامية).
2. مشكلة فك التشفير: بمعلومية HMM وتسلسل الملاحظات، ما هو التسلسل الأكثر احتمالاً للحالات المخفية التي أنتجت هذه الملاحظات؟ (تُحل باستخدام خوارزمية فيتربي).
3. مشكلة التعلّم: بالنظر إلى تسلسل من الملاحظات (أو تسلسلات متعددة)، كيف يمكننا ضبط معلمات HMM (احتمالات الانتقال والانبعاثات) لتفسير البيانات المرصودة على أفضل وجه؟ (غالبًا ما يتم حلها باستخدام خوارزمية Baum-Welch، وهي مثال على خوارزمية التوقع-التعظيم). هذا أمر بالغ الأهمية لتدريب النموذج.

التطبيقات الواقعية

تم تطبيق HMMs بنجاح في العديد من المجالات:

• التعرف على الكلام : يُعد هذا تطبيقًا تقليديًا. تُمثل الحالات المخفية الفونيمات (وحدات الصوت الأساسية)، بينما تُمثل الملاحظات سمات صوتية مُستخرجة من إشارة الكلام. يفكّ مُصطنع الصوت متعدد الأوجه (HMM) التسلسل الأكثر احتمالًا للفونيمات بناءً على الصوت، مُشكلًا بذلك أساسًا للتعرف على الكلمات. اعتمدت أدوات مثل CMU Sphinx تاريخيًا بشكل كبير على مُصطنع الصوت متعدد الأوجه (HMM).
• المعلوماتية الحيوية: تستخدم HMMs على نطاق واسع لتحليل التسلسل. على سبيل المثال، في العثور على الجينات، قد تمثل الحالات المخفية مناطق الترميز أو المناطق غير المشفرة أو تراكيب جينية محددة (مثل كودونات البدء، والإكسونات، والإنترونات). الملاحظات هي أزواج قواعد الحمض النووي (A، C، G، T). يساعد النموذج في تحديد مواقع الجينات داخل تسلسل الحمض النووي الطويل. تستخدم برمجيات مثل HMMER نماذج HMMs الشخصية لتحليل تسلسل البروتين، ومقارنة التسلسلات بقواعد البيانات مثل قاعدة بيانات NCBI Gene.
• معالجة اللغة الطبيعية (NLP) : تُستخدم لمهام مثل وسم أجزاء الكلام، حيث تكون الحالات المخفية علامات نحوية (اسم، فعل، صفة)، والملاحظات كلمات في الجملة. كما تُطبّق في التعرف على الكيانات المسماة (NER) .
• رؤية الكمبيوتر (CV) : يتم تطبيقها في التعرف على الإيماءات، والتعرف على النشاط من الفيديو، وأحيانًا تاريخيًا في تتبع الكائنات ، على الرغم من استبدالها غالبًا بأساليب مثل مرشحات كالمان أو أساليب التعلم العميق.
• التمويل: نمذجة أنظمة السوق (على سبيل المثال، الأسواق الصاعدة مقابل الأسواق الهابطة) كحالات خفية تستند إلى مؤشرات مالية يمكن ملاحظتها.
• تحليل الصور الطبية : تحليل تسلسلات الصور أو الإشارات الطبية بمرور الوقت.

المقارنة مع المفاهيم ذات الصلة

من المهم التمييز بين HMMs ونماذج التسلسل الأخرى:

• عمليات اتخاذ القرار ماركوف (MDPs) : بينما تتضمن كلتا العمليتين حالاتٍ وانتقالات، تفترض عمليات اتخاذ القرار ماركوف أن الحالات قابلة للملاحظة بشكل كامل، وتركز على اتخاذ القرارات (إيجاد الإجراءات المثلى) في إطار التعلم التعزيزي (RL) . تركز عمليات اتخاذ القرار ماركوف على استنتاج الحالات الخفية من الملاحظات. تغطي موارد مثل المواد التمهيدية من DeepMind التعلم التعزيزي وعمليات اتخاذ القرار ماركوف.
• الشبكات العصبية المتكررة (RNNs) والذاكرة طويلة المدى قصيرة المدى (LSTMs) : هما نموذجان للتعلم العميق (DL) مصممان أيضًا للبيانات المتسلسلة. بخلاف الحالات الاحتمالية الصريحة لـ HMMs، تحتفظ RNNs/LSTMs بمتجه حالة داخلي مخفي يتطور ضمنيًا أثناء معالجة التسلسلات. يمكنها التقاط تبعيات أكثر تعقيدًا وأطول مدى، مما يحقق غالبًا دقة أعلى في مهام مثل الترجمة الآلية والتعرف المتقدم على الكلام. يوفر فهم LSTMs نظرة عامة جيدة. تستخدم نماذج الرؤية الحديثة، مثل Ultralytics YOLO، هياكل التعلم العميق، والتي غالبًا ما تُبنى باستخدام أطر عمل مثل PyTorch أو TensorFlow ، لمهام مثل اكتشاف الكائنات وتجزئة المثيلات .

في حين أن أساليب التعلم العميق الأحدث غالبًا ما تحقق أحدث النتائج، تظل HMMs ذات قيمة لقابليتها للتفسير (الحالات والاحتمالات الواضحة) وفعاليتها، خاصةً عندما تكون بيانات التدريب محدودة أو عندما تكون معرفة المجال يمكن دمجها في بنية النموذج. يوفر فهم المفاهيم التأسيسية مثل HMMs سياقًا قيّمًا في مشهد التعلم الآلي الأوسع، حتى عند استخدام منصات مثل Ultralytics HUB التي تسهل في المقام الأول تطوير ونشر نماذج التعلم العميق مثل YOLOv8 أو YOLO11.