Hidden Markov Model, HMM, gizli durumların gözlemler aracılığıyla analiz edilmesini sağlayan istatistiksel bir modeldir. HMM, genellikle zaman serisi verilerini modellemek ve analiz etmek için kullanılır ve aşağıdaki bileşenlere sahiptir:
1. Durumlar (States): Modelin içinde bulunabileceği gizli durumların kümesi. Bu durumlar doğrudan gözlemlenemez.
2. Gözlemler (Observations): Gizli durumlara bağlı olarak gözlemlenen veriler veya olaylar. Bu gözlemler, durumlar hakkında dolaylı bilgi sağlar.
3. Başlangıç Olasılıkları (Initial Probabilities): Modelin başlama durumlarına ait olasılıklar.
4. Geçiş Olasılıkları (Transition Probabilities): Bir durumdan diğerine geçiş olasılıkları. Bu olasılıklar, modelin bir durumdan başka bir duruma geçiş yapma eğilimini gösterir.
5. Gözlem Olasılıkları (Observation Probabilities): Belirli bir durumda belirli bir gözlemin gerçekleşme olasılıkları.
HMM, özellikle konuşma tanıma, biyoinformatik, dil işleme ve finans gibi alanlarda kullanılır. Modelin amacı, gözlemlerden yola çıkarak en olası gizli durum dizisini veya geçiş olasılıklarını tahmin etmektir.
Özetle, Hidden Markov Modeli, gözlemlenebilir veriler aracılığıyla gözlemlenemeyen gizli durumları analiz etmeye ve anlamaya yardımcı olan güçlü bir araçtır.
Hiç yorum yok:
Yorum Gönder