Mô hình Markov ẩn (HMM)

Mô hình Markov Ẩn (HMM) là một mô hình AI thống kê được sử dụng để mô tả các hệ thống xác suất, trong đó các trạng thái bên trong không thể quan sát trực tiếp (ẩn) nhưng có thể được suy ra thông qua một chuỗi các sự kiện quan sát được. HMM đặc biệt hiệu quả trong phân tích chuỗi thời gian và dữ liệu tuần tự, dựa trên giả định Markov: xác suất của một trạng thái trong tương lai chỉ phụ thuộc vào trạng thái hiện tại, chứ không phải các sự kiện trước đó. Khung này đã biến HMM thành một công cụ nền tảng trong các lĩnh vực như Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP) , tin sinh học và xử lý giọng nói.

Mô hình Markov ẩn (Hidden Markov Models) hoạt động như thế nào

HMM mô hình hóa một quá trình như một hệ thống chuyển đổi giữa các trạng thái ẩn theo thời gian, phát ra các đầu ra quan sát được ở mỗi bước. Mô hình được xác định bởi ba tập xác suất chính:

• Xác suất chuyển đổi : Khả năng chuyển từ trạng thái ẩn này sang trạng thái ẩn khác (ví dụ, từ trạng thái thời tiết "Nắng" sang "Mưa").
• Xác suất phát xạ : Khả năng quan sát một đầu ra cụ thể khi biết trạng thái ẩn hiện tại (ví dụ: nhìn thấy "Ô" khi trạng thái là "Mưa").
• Xác suất ban đầu : Phân phối xác suất của trạng thái ban đầu.

Hai thuật toán chính đóng vai trò trung tâm trong việc sử dụng HMM. Thuật toán Viterbi được sử dụng để giải mã, xác định chuỗi trạng thái ẩn có khả năng xảy ra cao nhất tạo ra chuỗi quan sát nhất định. Để học các tham số mô hình từ dữ liệu huấn luyện , thuật toán Baum-Welch , một loại phương pháp Tối đa hóa Kỳ vọng (EM), thường được sử dụng.

Trong khi hiện đại Học Sâu (DL) các khuôn khổ như PyTorch thường xử lý các tác vụ trình tự ngày nay, việc hiểu HMM cung cấp cái nhìn sâu sắc quan trọng về mô hình xác suất. Sau đây Python ví dụ sử dụng hmmlearn thư viện để chứng minh một dự đoán trạng thái đơn giản:

# 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}")

Các Ứng dụng Thực tế

HMM đóng vai trò quan trọng trong quá trình phát triển các hệ thống AI ban đầu và tiếp tục được sử dụng khi cần khả năng diễn giải và lý luận xác suất.

1. Nhận dạng giọng nói : Trước khi mạng nơ-ron sâu ra đời, HMM là tiêu chuẩn để chuyển đổi ngôn ngữ nói thành văn bản. Trong bối cảnh này, các trạng thái ẩn đại diện cho các âm vị (các đơn vị âm thanh riêng biệt), và đầu ra quan sát được là các tín hiệu âm thanh hoặc các đặc điểm thu được từ âm thanh. Mô hình suy ra chuỗi âm vị giải thích tốt nhất cho đầu vào âm thanh. Để tìm hiểu sâu hơn, Hiệp hội Xử lý Tín hiệu IEEE cung cấp nhiều tài nguyên về các phương pháp lịch sử này.
2. Tin sinh học và Hệ gen : HMM được sử dụng rộng rãi để phân tích các trình tự sinh học, chẳng hạn như DNA. Một ứng dụng kinh điển là tìm kiếm gen, trong đó các trạng thái ẩn tương ứng với các vùng chức năng của bộ gen (như exon, intron hoặc vùng liên gen) và các quan sát là các trình tự nucleotide (A, C, G, T). Các công cụ như GENSCAN sử dụng HMM để dự đoán cấu trúc gen trong trình tự DNA với độ chính xác cao.

So sánh với các khái niệm liên quan

HMM thường được so sánh với các kỹ thuật mô hình hóa trình tự khác, mặc dù chúng khác nhau đáng kể về cấu trúc và khả năng:

• Quy trình Quyết định Markov (MDP) : Mặc dù cả hai đều dựa trên tính chất Markov, MDP được sử dụng trong Học Tăng cường, trong đó các trạng thái có thể quan sát được đầy đủ và mục tiêu là đưa ra quyết định (hành động) để tối đa hóa phần thưởng. Ngược lại, HMM xử lý suy luận thụ động, trong đó các trạng thái bị ẩn.
• Mạng nơ-ron hồi quy (RNN) và mạng nơ-ron dài hạn (LSTM) : RNN và mạng bộ nhớ dài hạn ngắn hạn là các mô hình học sâu nắm bắt các phụ thuộc phi tuyến tính phức tạp trong dữ liệu. Không giống như HMM, vốn bị giới hạn bởi lịch sử cố định của giả định Markov, LSTM có thể học ngữ cảnh dài hạn. Nghiên cứu của DeepMind thường nhấn mạnh cách các phương pháp tiếp cận nơ-ron này đã thay thế HMM cho các tác vụ phức tạp như dịch thuật.

Các mô hình thị giác máy tính hiện đại, chẳng hạn như Ultralytics YOLO11 , sử dụng Mạng nơ-ron tích chập (CNN) và Transformer tiên tiến thay vì HMM cho các tác vụ như phát hiện đối tượng và phân đoạn thực thể . Tuy nhiên, HMM vẫn là một khái niệm có giá trị để hiểu nền tảng thống kê của Học máy (ML) .