Modello di Markov nascosto (HMM)

Un Modello di Markov Nascosto (HMM) è un modello di intelligenza artificiale modello statistico di intelligenza artificiale utilizzato per descrivere sistemi probabilistici sistemi probabilistici in cui gli stati interni non sono direttamente osservabili (nascosti) ma possono essere dedotti attraverso una sequenza di eventi osservabili. eventi osservabili. Gli HMM sono particolarmente efficaci per analisi di serie temporali e dati sequenziali, basandosi sull'ipotesi di Markov: la probabilità di uno stato futuro dipende solo dallo stato attuale, non dagli eventi che lo hanno preceduto. eventi che lo hanno preceduto. Questo presupposto ha reso gli HMM uno strumento fondamentale in campi come l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), l'analisi dei dati e l'analisi dei dati. l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) bioinformatica e l'elaborazione del parlato.

Come funzionano i modelli di Markov nascosti

Un HMM modella un processo come un sistema che passa da uno stato nascosto all'altro nel tempo, emettendo uscite osservabili a ogni passo. ogni fase. Il modello è definito da tre serie principali di probabilità:

• Probabilità di transizione: La probabilità di passare da uno stato nascosto a un altro (ad esempio, da uno stato meteorologico "Soleggiato" a "Piovoso"). stato meteorologico "Soleggiato" a "Piovoso").
• Probabilità di emissione: La probabilità di osservare un'uscita specifica dato lo stato nascosto corrente (ad esempio, vedere un "Ombrello" quando lo stato è "Piovoso"). stato nascosto (ad esempio, vedere un "Ombrello" quando lo stato è "Pioggia").
• Probabilità iniziali: La distribuzione di probabilità dello stato iniziale.

Due algoritmi chiave sono fondamentali per l'utilizzo degli HMM. L'algoritmo algoritmo di Viterbi viene utilizzato per la decodifica, determinando la sequenza più probabile di stati nascosti che ha prodotto una data sequenza di osservazioni. Per l'apprendimento dei parametri del modello parametri del modello dai dati di addestramento, l'algoritmo di algoritmo di Baum-Welch, un tipo di Per l'apprendimento dei parametri del modello dai dati di addestramento, viene comunemente impiegato l'algoritmo di Baum-Welch, un tipo di metodo di massimizzazione dell'aspettativa (EM).

Mentre il moderno Deep Learning (DL) strutture come PyTorch spesso oggi gestiscono compiti di sequenza, la comprensione degli HMM fornisce una visione critica della modellazione probabilistica. Il seguente esempio Python utilizza il metodo hmmlearn per dimostrare una semplice previsione di stato:

# pip install hmmlearn
import numpy as np
from hmmlearn import hmm

# Define an HMM with 2 hidden states (e.g., Sunny, Rainy) and 2 observables
model = hmm.CategoricalHMM(n_components=2, random_state=42)
model.startprob_ = np.array([0.6, 0.4])  # Initial state probabilities
model.transmat_ = np.array([[0.7, 0.3], [0.4, 0.6]])  # Transition matrix
model.emissionprob_ = np.array([[0.9, 0.1], [0.2, 0.8]])  # Emission matrix

# Predict the most likely hidden states for a sequence of observations
logprob, predicted_states = model.decode(np.array([[0, 1, 0]]).T)
print(f"Predicted sequence of hidden states: {predicted_states}")

Applicazioni nel mondo reale

Gli HMM sono stati fondamentali per lo sviluppo dei primi sistemi di intelligenza artificiale e continuano a essere utilizzati quando sono richiesti interpretabilità e ragionamento probabilistico.

1. Riconoscimento vocale: Prima dell'avvento delle reti neurali profonde, gli HMM erano lo standard per la conversione del linguaggio parlato in testo. In questo in questo contesto, gli stati nascosti rappresentano i fonemi (unità distinte di suono) e le uscite osservabili sono i segnali acustici o le caratteristiche derivate dall'audio. segnali acustici o caratteristiche derivate dall'audio. Il modello infonde la sequenza di fonemi che meglio spiega l'input audio. audio. Per un'analisi più approfondita, la IEEE Signal Processing Society offre ampie risorse su questi metodi storici.
2. Bioinformatica e genomica: gli HMM sono ampiamente utilizzati per analizzare sequenze biologiche, come il DNA. A classica è la ricerca di geni, dove gli stati nascosti corrispondono a regioni funzionali di un genoma (come esoni, introni o regioni intergeniche) e le osservazioni sono le sequenze nucleotidiche. esoni, introni o regioni intergeniche) e le osservazioni sono le sequenze nucleotidiche (A, C, G, T). Strumenti come GENSCAN utilizzano gli HMM per prevedere la struttura dei geni all'interno della struttura dei geni all'interno di una sequenza di DNA con un'elevata precisione.

Confronto con concetti correlati

Gli HMM sono spesso paragonati ad altre tecniche di modellazione delle sequenze, sebbene differiscano significativamente per struttura e capacità. capacità:

• Processo decisionale di Markov (MDP): Sebbene entrambi si basino sulla proprietà di Markov, gli MDP sono utilizzati per Apprendimento per rinforzo, dove gli stati sono completamente osservabili e l'obiettivo è prendere decisioni (azioni) per massimizzare una ricompensa. Gli HMM, invece, si occupano di inferenza passiva, in cui gli stati sono nascosti.
• Reti neurali ricorrenti (RNN) e LSTM: le RNN e le reti di memoria a breve termine sono modelli di apprendimento profondo che catturano dipendenze complesse e non lineari nei dati. nei dati. A differenza degli HMM, che sono limitati dalla storia fissa dell'ipotesi di Markov, gli LSTM possono apprendere il contesto a lungo raggio. contesto. La ricerca di DeepMind mette spesso in evidenza come questi approcci neurali neurali hanno sostituito gli HMM per compiti complessi come la traduzione.

I moderni modelli di visione computerizzata, come Ultralytics YOLO11, utilizzano reti neurali convoluzionali (CNN) e trasformatori avanzati piuttosto che HMM per compiti quali rilevamento di oggetti e segmentazione delle istanze. Tuttavia, gli HMM rimangono un concetto prezioso per comprendere le basi statistiche del Machine Learning (ML).