Скрытая Марковская Модель (Hidden Markov Model, HMM)

Скрытая марковская модель (HMM) — это тип статистической модели AI, используемый для анализа последовательных данных, где предполагается, что базовая система является марковским процессом с ненаблюдаемыми (скрытыми) состояниями. Основная идея состоит в том, чтобы делать выводы о последовательности скрытых состояний на основе последовательности наблюдаемых выходных данных. HMM построены на марковском свойстве, которое гласит, что вероятность будущего состояния зависит только от текущего состояния, а не от всей истории состояний. Это делает HMM мощным инструментом для решения задач в таких областях, как обработка естественного языка (NLP) и биоинформатика.

Как работают скрытые марковские модели

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

• Скрытые состояния: Это ненаблюдаемые состояния системы, которые модель пытается вывести. Например, в прогнозе погоды скрытыми состояниями могут быть "Солнечно", "Облачно" или "Дождливо".
• Наблюдаемые выходные данные (эмиссии): Это видимые точки данных, которые может генерировать каждое скрытое состояние. В примере с погодой наблюдениями могут быть "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» день.
• Вероятности эмиссии: Эти вероятности представляют собой вероятность наблюдения определенного результата при условии, что система находится в определенном скрытом состоянии. Например, вероятность наблюдения «Высокая влажность», вероятно, выше, если скрытое состояние — «Дождливо».

Для прогнозирования HMM используют установленные алгоритмы. Алгоритм Витерби обычно используется для поиска наиболее вероятной последовательности скрытых состояний, учитывая последовательность наблюдений. Для обучения модели и изучения ее распределений вероятностей на основе данных обучения часто используется алгоритм Баума-Велша.

Применение в реальном мире

Скрытые марковские модели (HMM) успешно применяются в различных областях на протяжении десятилетий. Вот пара известных примеров:

1. Распознавание речи: В классических системах распознавания речи важную роль играли HMM. Скрытые состояния соответствуют фонемам (основным единицам звука в языке), а наблюдаемые выходные данные — акустическим признакам, извлеченным из записанной речи. Задача HMM состоит в том, чтобы определить наиболее вероятную последовательность фонем из аудиосигнала, которая затем используется для идентификации произнесенных слов.
2. Биоинформатика: Скрытые марковские модели (HMM) являются краеугольным камнем вычислительной биологии, особенно для поиска генов. В этом контексте скрытые состояния могут представлять части гена, такие как «экзон» (кодирующая область) или «интрон» (некодирующая область), в то время как наблюдениями является последовательность оснований ДНК (A, C, G, T). Анализируя длинную последовательность ДНК, HMM может определить наиболее вероятные местоположения генов. Национальный центр биотехнологической информации (NCBI) подробно описывает эти методы.

Сравнение со смежными понятиями

Важно отличать HMM от других моделей последовательностей:

• Марковские процессы принятия решений (MDP): Хотя оба включают состояния и переходы, MDP предполагают, что состояния полностью наблюдаемы, и сосредотачиваются на принятии решений (поиске оптимальных действий) в рамках Обучения с подкреплением (RL). HMM сосредотачиваются на выводе скрытых состояний из наблюдений. Такие ресурсы, как вводные материалы DeepMind, охватывают RL и MDP.
• Рекуррентные нейронные сети (RNN) и долгая краткосрочная память (LSTM): Это модели глубокого обучения (DL), также предназначенные для обработки последовательных данных. В отличие от явных вероятностных состояний HMM, RNN/LSTM поддерживают внутренний скрытый вектор состояния, который неявно развивается по мере обработки последовательностей. Они могут улавливать более сложные и долговременные зависимости, часто достигая более высокой точности в таких задачах, как машинный перевод и продвинутое распознавание речи. Хороший обзор представлен в статье Understanding LSTMs. Современные модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO, используют архитектуры DL, часто построенные с использованием фреймворков, таких 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 обучающих данных ограничено или знания предметной области могут быть включены в структуру модели. 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 моделей DL, таких как YOLOv8 или YOLO11.