Modello di Markov nascosto (HMM)

Un Hidden Markov Model (HMM) è un tipo di modello di AI statistica utilizzato per analizzare dati sequenziali in cui si presume che il sistema sottostante sia un processo di Markov con stati non osservati (nascosti). L'idea principale è quella di fare inferenze su una sequenza di stati nascosti basandosi su una sequenza di output osservabili. Gli HMM sono costruiti sulla proprietà di Markov, che afferma che la probabilità di uno stato futuro dipende solo dallo stato corrente, non dall'intera storia degli stati. Questo rende gli HMM uno strumento potente per task in campi come l'Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP) e la bioinformatica.

Come funzionano i modelli di Markov nascosti

Un HMM è costituito da diversi componenti chiave che lavorano insieme per modellare i dati sequenziali:

• Stati nascosti: Questi sono gli stati non osservabili del sistema che il modello cerca di dedurre. Ad esempio, nelle previsioni del tempo, gli stati nascosti potrebbero essere "Soleggiato", "Nuvoloso" o "Piovoso".
• Output osservabili (emissioni): Questi sono i punti dati visibili che ogni stato nascosto può produrre. Seguendo l'esempio del meteo, le osservazioni potrebbero essere "Alta temperatura", "Bassa temperatura" o "Alta umidità".
• Probabilità di transizione: Queste probabilità governano la probabilità di passare da uno stato nascosto a un altro. Ad esempio, esiste una certa probabilità che un giorno "Soleggiato" sia seguito da un giorno "Nuvoloso".
• Probabilità di emissione: Queste probabilità rappresentano la verosimiglianza di osservare un particolare output dato che il sistema si trova in uno specifico stato nascosto. Ad esempio, la probabilità di osservare "Umidità elevata" è probabilmente maggiore se lo stato nascosto è "Piovoso".

Per fare previsioni, gli HMM utilizzano algoritmi consolidati. L'algoritmo di Viterbi è comunemente usato per trovare la sequenza più probabile di stati nascosti data una sequenza di osservazioni. Per addestrare il modello e apprendere le sue distribuzioni di probabilità dai dati di addestramento, viene spesso impiegato l'algoritmo di Baum-Welch.

Applicazioni nel mondo reale

Gli HMM sono stati applicati con successo in vari settori per decenni. Ecco un paio di esempi importanti:

1. Riconoscimento vocale: Nei sistemi classici di riconoscimento vocale, gli HMM sono stati fondamentali. Gli stati nascosti corrispondono ai fonemi (le unità di base del suono in una lingua) e gli output osservabili sono caratteristiche acustiche estratte dal parlato registrato. Il compito dell'HMM è determinare la sequenza più probabile di fonemi dal segnale audio, che viene poi utilizzata per identificare le parole pronunciate.
2. Bioinformatica: Gli HMM sono una pietra angolare della biologia computazionale, in particolare per la ricerca di geni. In questo contesto, gli stati nascosti potrebbero rappresentare parti di un gene, come "esone" (regione codificante) o "introne" (regione non codificante), mentre le osservazioni sono la sequenza di basi del DNA (A, C, G, T). Analizzando una lunga sequenza di DNA, un HMM può identificare le posizioni più probabili dei geni. Il National Center for Biotechnology Information (NCBI) descrive in dettaglio questi metodi.

Confronto con concetti correlati

È importante distinguere gli HMM da altri modelli di sequenza:

• Processi decisionali di Markov (MDP): Sebbene entrambi coinvolgano stati e transizioni, gli MDP presuppongono che gli stati siano completamente osservabili e si concentrano sul processo decisionale (trovare azioni ottimali) all'interno del framework dell'Apprendimento per rinforzo (RL). Gli HMM si concentrano sull'inferenza di stati nascosti dalle osservazioni. Risorse come i materiali introduttivi di DeepMind trattano RL e MDP.
• Reti Neurali Ricorrenti (RNN) e Long Short-Term Memory (LSTM): Questi sono modelli di Deep Learning (DL) progettati anche per dati sequenziali. A differenza degli stati probabilistici espliciti degli HMM, le RNN/LSTM mantengono un vettore di stato nascosto interno che si evolve implicitamente mentre elaborano le sequenze. Possono catturare dipendenze più complesse e a più lungo raggio, ottenendo spesso una maggiore accuratezza in attività come la traduzione automatica e il riconoscimento vocale avanzato. La comprensione delle LSTM fornisce una buona panoramica. I modelli di visione moderni come Ultralytics YOLO utilizzano architetture DL, spesso costruite con framework come PyTorch o TensorFlow, per attività come il rilevamento di oggetti e la segmentazione di istanze.

Sebbene i metodi di deep learning più recenti ottengano spesso risultati all'avanguardia, gli HMM rimangono preziosi per la loro interpretabilità (stati e probabilità espliciti) ed efficacia, soprattutto quando i dati di training sono limitati o la conoscenza del dominio può essere incorporata nella struttura del modello. La comprensione di concetti fondamentali come gli HMM fornisce un contesto prezioso nel più ampio panorama del ML, anche quando si utilizzano piattaforme come Ultralytics HUB che facilitano principalmente lo sviluppo e il deployment di modelli DL come YOLOv8 o YOLO11.