隠れマルコフモデル（HMM）

隠れマルコフモデル(HMM)は、確率的な記述に使用される統計的AIモデルである。 統計的AIモデルである。 内部状態は直接観測できない（隠されている）が、観測可能なイベントのシーケンスを通して推論することができる。 によって推測することができる。HMMは特に次のような場合に有効である。 時系列分析やシーケンシャル・データ HMMは、時系列分析やシーケンシャルなデータに特に有効で、マルコフ仮定に依存している。 将来の状態の確率は現在の状態にのみ依存し、それ以前の事象には依存しない。このフレームワークにより、HMMは以下のような分野で基礎的なツールとなっている。 自然言語処理（NLP）、 バイオインフォマティクス、音声処理などの分野において、HMMは基礎的なツールとなっている。

隠れマルコフモデルの仕組み

HMMは、時間と共に隠れた状態間を遷移し、各ステップで観測可能な出力を出すシステムとしてプロセスをモデル化する。 を出すシステムとしてプロセスをモデル化する。モデルは3つの主要な確率セットによって定義される：

• 遷移確率：ある隠れた状態から別の状態に移行する可能性（例えば "晴れ "から "雨 "へ)。
• 放出確率：現在の隠された状態から特定の出力が観測される可能性。 例えば、状態が「雨」のときに「傘」を見ること）。
• 初期確率：開始状態の確率分布。

HMMを使う上で、2つの重要なアルゴリズムがある。ひとつは ビタビ・アルゴリズムはデコーディングに使用され、与えられたオブザベーション・シーケンスを生成した最も可能性の高い隠れた状態シーケンスを決定する。 与えられたオブザベーションのシーケンスを生成した、最も可能性の高い隠れ状態のシーケンスを決定する。モデルの学習 学習データからモデルのパラメータを学習するために Baum-Welchアルゴリズムは 期待値最大化（EM）法の一種であるBaum-Welchアルゴリズムが一般的に採用される。

現代の 深層学習（DL） のようなフレームワークがあります。 PyTorch HMMを理解することは、確率モデルへの重要な洞察となる。 HMMを理解することは、確率的モデリングにおいて重要な洞察を与えてくれる。以下のPython 例では hmmlearn ライブラリを使って、簡単な状態予測を実演する：

# 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}")

実際のアプリケーション

HMMは、初期のAIシステムの開発に役立ってきた。 確率的推論が必要とされる場合に使用され続けている。

1. 音声認識:ディープ・ニューラル・ネットワークが台頭する前は、HMMが話し言葉をテキストに変換する標準だった。この文脈では この場合、隠れ状態は音素（音の異なる単位）を表し、観測可能な出力は音声から得られる音響信号または特徴量である。 観測可能な出力は、音声から得られる音響信号または特徴量である。モデルは音声入力を最もよく説明する音素列を推論する。 入力。より深く掘り下げるには IEEE Signal Processing Society がこれらの歴史的な手法に関する豊富なリソースを提供しています。
2. バイオインフォマティクスとゲノミクス： HMMはDNAなどの生物学的配列の解析に広く使われている。A HMMは、DNAのような生物学的配列を解析するのに広く使われている。 エキソン、イントロン、遺伝子間領域など）に対応し、オブザベーションはヌクレオチド配列（A、C、G、T）である。GENSCANのようなツールは GENSCANのようなツールは、HMMを利用してDNA配列内の遺伝子の構造を予測する。 GENSCANのようなツールは、HMMを利用してDNA配列内の遺伝子の構造を高精度 精度で予測する。

関連概念との比較

HMMはしばしば他の配列モデリング技術と比較されるが、その構造や能力は大きく異なる。 能力は大きく異なる：

• マルコフ決定過程（MDP）:どちらもマルコフの性質に依存しているが、MDPは次のような場面で使われる。 強化学習で使われる。 は完全に観測可能であり、報酬を最大化するための決定（行動）を行うことが目的である。逆に、HMMは次のような場面で使われる。 受動的推論を扱うもので、状態は隠されている。
• リカレント・ニューラル・ネットワーク（RNN） とLSTM：RNNとLong Short-Term Memoryネットワークは、複雑で非線形な依存関係を捉える深層学習モデルである。 である。マルコフ仮定による固定的な履歴によって制限されるHMMとは異なり、LSTMは長距離の文脈を学習することができる。 コンテキストを学習することができる。DeepMindの研究はしばしば、これらのニューラル・アプローチがHMMに取って代わったことを強調する。 DeepMindの研究では、翻訳のような複雑なタスクにおいて、これらのニューラルアプローチがHMMに取って代わることを強調している。

最新のコンピュータビジョンモデル Ultralytics YOLO11, のような最新のコンピュータ・ビジョン・モデルは、HMMではなく、高度な畳み込みニューラルネットワーク（CNN）とトランスフォーマーを利用している。 オブジェクト検出や インスタンスのセグメンテーションのようなタスクには、HMMではなく、高度な畳み込みニューラルネットワーク（CNN）や変換器を利用する。しかし、HMMは依然として 機械学習(ML)の統計的基礎を理解する上で 機械学習（ML）。