Скрытая марковская модель (HMM)

Скрытая марковская модель (HMM) - это тип статистической модели искусственного интеллекта, используемой для анализа последовательных данных, когда предполагается, что базовая система представляет собой процесс Маркова с ненаблюдаемыми (скрытыми) состояниями. Основная идея заключается в том, чтобы делать выводы о последовательности скрытых состояний на основе последовательности наблюдаемых выходов. HMM построены на свойстве Маркова, которое гласит, что вероятность будущего состояния зависит только от текущего состояния, а не от всей истории состояний. Это делает ЧММ мощным инструментом для решения задач в таких областях, как обработка естественного языка (NLP) и биоинформатика.

Как работают скрытые марковские модели

ЧММ состоит из нескольких ключевых компонентов, которые работают вместе для моделирования последовательных данных:

• Скрытые состояния: Это ненаблюдаемые состояния системы, о которых модель пытается сделать вывод. Например, в прогнозировании погоды скрытыми состояниями могут быть "Солнечно", "Облачно" или "Дождь".
• Наблюдаемые выходы (выбросы): Это видимые точки данных, которые может производить каждое скрытое состояние. В соответствии с примером погоды, наблюдения могут быть такими: "Высокая температура", "Низкая температура" или "Высокая влажность".
• Вероятности перехода: Эти вероятности определяют вероятность перехода из одного скрытого состояния в другое. Например, существует определенная вероятность того, что за "солнечным" днем последует "облачный".
• Вероятности выбросов: Эти вероятности представляют собой вероятность наблюдения определенного выхода при условии, что система находится в определенном скрытом состоянии. Например, вероятность наблюдения "Высокая влажность" будет выше, если скрытым состоянием является "Дождь".

Чтобы делать предсказания, HMM используют известные алгоритмы. Алгоритм Витерби обычно используется для поиска наиболее вероятной последовательности скрытых состояний при заданной последовательности наблюдений. Для обучения модели и изучения ее вероятностных распределений на основе обучающих данных часто используется алгоритм Баума-Уэлча.

Применение в реальном мире

ЧММ успешно применяются в различных областях уже несколько десятилетий. Вот несколько ярких примеров:

1. Распознавание речи: В классических системах распознавания речи важную роль играли ЧММ. Скрытые состояния соответствуют фонемам (основным звуковым единицам в языке), а наблюдаемые выходы - акустическим признакам, извлеченным из записанной речи. Задача HMM - определить наиболее вероятную последовательность фонем из аудиосигнала, которая затем используется для идентификации произнесенных слов.
2. Биоинформатика: HMM являются краеугольным камнем вычислительной биологии, особенно для поиска генов. В этом контексте скрытые состояния могут представлять собой части гена, такие как "экзон" (кодирующая область) или "интрон" (некодирующая область), а наблюдения - последовательность оснований ДНК (A, C, G, T). Анализируя длинную последовательность ДНК, HMM может определить наиболее вероятное расположение генов. Национальный центр биотехнологической информации (NCBI) подробно описывает эти методы.

Сравнение с родственными концепциями

Важно отличать HMM от других моделей последовательности:

• Марковские процессы принятия решений (МПП): Хотя и те, и другие включают в себя состояния и переходы, MDP предполагают, что состояния полностью наблюдаемы, и фокусируются на принятии решений (нахождении оптимальных действий) в рамках обучения с усилением (RL). HMM сосредоточены на выводе скрытых состояний из наблюдений. Такие ресурсы, как вводные материалы DeepMind, охватывают RL и MDP.
• Рекуррентные нейронные сети (РНС) и Длительная кратковременная память (LSTM): Это модели глубокого обучения (Deep Learning, DL), также предназначенные для работы с последовательными данными. В отличие от явных вероятностных состояний HMM, RNN/LSTM имеют внутренний скрытый вектор состояния, который неявно изменяется по мере обработки последовательностей. Они могут улавливать более сложные и дальние зависимости, часто достигая более высокой точности в таких задачах, как машинный перевод и расширенное распознавание речи. В статье "Понимание LSTM" приводится хороший обзор. Современные модели технического зрения, такие как Ultralytics YOLO, используют DL-архитектуры, часто построенные с помощью таких фреймворков, как PyTorch или TensorFlow, для таких задач, как обнаружение объектов и сегментация экземпляров.

Хотя новые методы глубокого обучения часто достигают самых современных результатов, HMM остаются ценными благодаря своей интерпретируемости (явные состояния и вероятности) и эффективности, особенно когда обучающие данные ограничены или в структуру модели могут быть включены знания о домене. Понимание фундаментальных концепций, таких как HMM, обеспечивает ценный контекст в более широком ландшафте ML, даже при использовании таких платформ, как Ultralytics HUB, которые в основном облегчают разработку и развертывание DL-моделей, таких как YOLOv8 или YOLO11.