Gizli Markov Modeli (HMM)

Gizli Markov Modeli (HMM), altta yatan sistemin gözlemlenmeyen (gizli) durumlarla bir Markov süreci olduğu varsayılan sıralı verileri analiz etmek için kullanılan bir istatistiksel yapay zeka modelidir. Temel fikir, bir dizi gözlemlenebilir çıktıya dayanarak bir dizi gizli durum hakkında çıkarımlar yapmaktır. HMM'ler, bir gelecekteki durumun olasılığının yalnızca mevcut duruma bağlı olduğunu, durumların tüm geçmişine bağlı olmadığını belirten Markov özelliği üzerine kurulmuştur. Bu, HMM'leri Doğal Dil İşleme (NLP) ve biyoinformatik gibi alanlardaki görevler için güçlü bir araç haline getirir.

Gizli Markov Modelleri Nasıl Çalışır?

Bir HMM, sıralı verileri modellemek için birlikte çalışan çeşitli temel bileşenlerden oluşur:

• Gizli Durumlar: Bunlar, modelin çıkarmaya çalıştığı sistemin gözlemlenemeyen durumlarıdır. Örneğin, hava durumu tahmininde, gizli durumlar "Güneşli", "Bulutlu" veya "Yağmurlu" olabilir.
• Gözlemlenebilir Çıktılar (Emisyonlar): Bunlar, her gizli durumun üretebileceği görünür veri noktalarıdır. Hava durumu örneğini takip edersek, gözlemler "Yüksek Sıcaklık", "Düşük Sıcaklık" veya "Yüksek Nem" olabilir.
• Geçiş Olasılıkları: Bu olasılıklar, bir gizli durumdan diğerine geçme olasılığını yönetir. Örneğin, "Güneşli" bir günü "Bulutlu" bir günün takip etme olasılığı vardır.
• Emisyon Olasılıkları: Bu olasılıklar, sistemin belirli bir gizli durumda olması koşuluyla belirli bir çıktının gözlemlenme olasılığını temsil eder. Örneğin, gizli durum "Yağmurlu" ise "Yüksek Nem" gözlemleme olasılığı daha yüksek olabilir.

Tahminlerde bulunmak için, HMM'ler yerleşik algoritmalar kullanır. Viterbi algoritması, bir dizi gözlem verildiğinde en olası gizli durum dizisini bulmak için yaygın olarak kullanılır. Modeli eğitmek ve olasılık dağılımlarını eğitim verilerinden öğrenmek için, genellikle Baum-Welch algoritması kullanılır.

Gerçek Dünya Uygulamaları

HMM'ler onlarca yıldır çeşitli alanlarda başarıyla uygulanmaktadır. İşte birkaç önemli örnek:

1. Konuşma Tanıma: Klasik konuşma tanıma sistemlerinde, HMM'ler etkiliydi. Gizli durumlar fonemlere (bir dildeki temel ses birimleri) karşılık gelir ve gözlemlenebilir çıktılar kaydedilmiş konuşmadan çıkarılan akustik özelliklerdir. HMM'nin görevi, ses sinyalinden en olası fonem dizisini belirlemektir ve bu daha sonra söylenen kelimeleri tanımlamak için kullanılır.
2. Biyoenformatik (Bioinformatics): HMM'ler, özellikle gen bulma için hesaplamalı biyolojinin temel taşıdır. Bu bağlamda, gizli durumlar bir genin "ekson" (kodlama bölgesi) veya "intron" (kodlama yapmayan bölge) gibi kısımlarını temsil edebilirken, gözlemler DNA bazlarının (A, C, G, T) dizisidir. Bir HMM, uzun bir DNA dizisini analiz ederek genlerin en olası konumlarını belirleyebilir. Ulusal Biyoteknoloji Bilgi Merkezi (NCBI) bu yöntemleri detaylandırmaktadır.

İlgili Kavramlarla Karşılaştırma

HMM'leri diğer dizi modellerinden ayırmak önemlidir:

• Markov Karar Süreçleri (Markov Decision Processes - MDPs): Her ikisi de durumları ve geçişleri içerirken, MDP'ler durumların tamamen gözlemlenebilir olduğunu varsayar ve Takviyeli Öğrenme (Reinforcement Learning - RL) çerçevesinde karar almaya (optimal eylemleri bulmaya) odaklanır. HMM'ler, gözlemlerden gizli durumları çıkarmaya odaklanır. DeepMind'ın tanıtım materyalleri gibi kaynaklar RL ve MDP'leri kapsar.
• Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN'ler) ve Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM)'ler: Bunlar da sıralı veriler için tasarlanmış Derin Öğrenme (DL) modelleridir. HMM'lerin açık olasılıksal durumlarının aksine, RNN'ler/LSTM'ler, dizileri işlerken örtük olarak gelişen bir dahili gizli durum vektörünü korur. Makine çevirisi ve gelişmiş konuşma tanıma gibi görevlerde daha karmaşık ve uzun vadeli bağımlılıkları yakalayabilir ve genellikle daha yüksek doğruluk elde edebilirler. LSTM'leri anlamak iyi bir genel bakış sağlar. Ultralytics YOLO gibi modern vizyon modelleri, PyTorch veya TensorFlow gibi çerçevelerle oluşturulmuş DL mimarilerini, nesne tespiti ve örnek segmentasyonu gibi görevler için kullanır.

Daha yeni derin öğrenme yöntemleri genellikle en son teknoloji sonuçları elde etse de, HMM'ler yorumlanabilirlikleri (açık durumlar ve olasılıklar) ve özellikle eğitim verileri sınırlı olduğunda veya alan bilgisi model yapısına dahil edilebildiğinde etkinlikleri için değerlidir. HMM'ler gibi temel kavramları anlamak, YOLOv8 veya YOLO11 gibi DL modellerinin geliştirilmesini ve dağıtımını öncelikle kolaylaştıran Ultralytics HUB gibi platformları kullanırken bile, daha geniş ML ortamında değerli bir bağlam sağlar.