Gizli Markov Modeli (HMM)

Bir Saklı Markov Modeli (HMM), bir olasılıksal yapay zeka modelini tanımlamak için kullanılır İç durumların doğrudan gözlemlenemediği (gizli olduğu) ancak bir dizi dizi aracılığıyla çıkarılabildiği sistemler gözlemlenebilir olaylar. HMM'ler özellikle aşağıdakiler için etkilidir zaman serisi analizi ve sıralı veriler, Markov varsayımına dayanır: gelecekteki bir durumun olasılığı sadece mevcut duruma bağlıdır, geçmişteki duruma değil ondan önceki olaylar. Bu çerçeve, HMM'leri aşağıdaki gibi alanlarda temel bir araç haline getirmiştir Doğal Dil İşleme (NLP), biyoinformatik ve konuşma işleme.

Gizli Markov Modelleri Nasıl Çalışır?

Bir HMM, bir süreci zaman içinde gizli durumlar arasında geçiş yapan ve aşağıdaki durumlarda gözlemlenebilir çıktılar yayan bir sistem olarak modeller her adımda. Model üç ana olasılık kümesi ile tanımlanır:

• Geçiş Olasılıkları: Bir gizli durumdan diğerine geçme olasılığı (örn. "Güneşli" hava durumu "Yağmurlu" olarak değiştirilir).
• Emisyon Olasılıkları: Mevcut gizli çıktı göz önüne alındığında belirli bir çıktıyı gözlemleme olasılığı durumu (örneğin, durum "Yağmurlu" iken bir "Şemsiye" görmek).
• Başlangıç Olasılıkları: Başlangıç durumunun olasılık dağılımı.

HMM'leri kullanmanın merkezinde iki temel algoritma vardır. Bu Viterbi algoritması, kod çözme için kullanılır ve Belirli bir gözlem dizisini üreten en olası gizli durum dizisi. Modeli öğrenmek için eğitim verilerinden elde edilen parametreler Baum-Welch algoritması, bir tür Beklenti-Maksimizasyon (EM) yöntemi yaygın olarak kullanılmaktadır.

Modern olsa da Derin Öğrenme (DL) gibi çerçeveler PyTorch bugün genellikle sıralı görevleri yerine getirerek HMM'ler olasılıksal modelleme konusunda önemli bilgiler sağlar. Aşağıdaki Python örneği hmmlearn kütüphanesini basit bir durum tahminini göstermek için kullanabilirsiniz:

# 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}")

Gerçek Dünya Uygulamaları

HMM'ler erken dönem yapay zeka sistemlerinin geliştirilmesinde etkili olmuştur ve yorumlanabilirlik ve olasılıksal muhakeme gereklidir.

1. Konuşma Tanıma: Derin sinir ağlarının yükselişinden önce, HMM'ler konuşma dilini metne dönüştürmek için standarttı. Bunun içinde bağlamında, gizli durumlar fonemleri (farklı ses birimleri) temsil eder ve gözlemlenebilir çıktılar akustik sinyalleri veya sesten türetilen özellikler. Model, sesi en iyi açıklayan fonem dizisini çıkarır Giriş. Daha derin bir dalış için IEEE Sinyal İşleme Topluluğu bu tarihsel yöntemler hakkında kapsamlı kaynaklar sunmaktadır.
2. Biyoinformatik ve Genomik: HMM'ler, DNA gibi biyolojik dizileri analiz etmek için yaygın olarak kullanılmaktadır. A Klasik uygulama, gizli durumların bir genomun işlevsel bölgelerine karşılık geldiği gen bulmadır (örneğin ekzonlar, intronlar veya intergenik bölgeler) ve gözlemler nükleotid dizileridir (A, C, G, T). Gibi araçlar GENSCAN tahmin etmek için HMM'leri kullanır yüksek bir DNA dizisi içindeki genlerin yapısı doğruluk.

İlgili Kavramlarla Karşılaştırma

HMM'ler genellikle diğer sekans modelleme teknikleriyle karşılaştırılır, ancak yapıları ve özellikleri bakımından önemli farklılıklar gösterirler. kabiliyet:

• Markov Karar Süreci (MDP): Her ikisi de Markov özelliğine dayanmakla birlikte, MDP'ler Pekiştirmeli Öğrenme, durumların tamamen gözlemlenebilirdir ve amaç bir ödülü maksimize etmek için kararlar (eylemler) almaktır. HMM'ler, tersine, aşağıdakilerle ilgilenir durumların gizli olduğu pasif çıkarım.
• Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN) ve LSTM: RNN'ler ve Uzun Kısa Süreli Bellek ağları karmaşık, doğrusal olmayan bağımlılıkları yakalayan derin öğrenme modelleridir veri içinde. Markov varsayımının sabit geçmişi ile sınırlı olan HMM'lerin aksine, LSTM'ler uzun menzilli öğrenebilir bağlam. DeepMind'ın araştırması sıklıkla bu nöral yaklaşımları, çeviri gibi karmaşık görevler için HMM'lerin yerini almıştır.

Modern bilgisayarla görme modelleri, örneğin Ultralytics YOLO11, gibi görevler için HMM'ler yerine gelişmiş Evrişimsel Sinir Ağları (CNN'ler) ve Dönüştürücüler kullanır. nesne algılama ve örnek segmentasyonu. Bununla birlikte, HMM'ler hala istatistiksel temellerini anlamak için değerli bir kavramdır. Makine Öğrenimi (ML).