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- ¿Dónde se utiliza el modelo oculto de Markov??
- ¿Qué es el modelo de Markov oculto en palabras simples??
- Cuáles son los problemas básicos de HMM?
- ¿Cuál es el problema de evaluación en el modelo de Markov oculto??
¿Dónde se utiliza el modelo oculto de Markov??
Los modelos ocultos de Markov son conocidos por sus aplicaciones a la termodinámica, mecánica estadística, física, química, economía, finanzas, procesamiento de señales, teoría de la información, reconocimiento de patrones, como voz, escritura a mano, reconocimiento de gestos, etiquetado de parte del discurso, seguimiento de partituras musicales. , descargas parciales y ...
¿Qué es el modelo de Markov oculto en palabras simples??
El modelo oculto de Markov (HMM) es una forma relativamente sencilla de modelar datos secuenciales. Un modelo de Markov oculto implica que el modelo de Markov subyacente a los datos está oculto o es desconocido para usted. Más específicamente, solo conoce datos de observación y no información sobre los estados.
Cuáles son los problemas básicos de HMM?
Tres problemas básicos de los HMM
- El problema de evaluación y el algoritmo de avance.
- El problema de la decodificación y el algoritmo de Viterbi.
- El problema del aprendizaje. Criterio de máxima verosimilitud (ML). Algoritmo de Baum-Welch. Método basado en gradientes. gradiente wrt probabilidades de transición. gradiente wrt probabilidades de observación.
¿Cuál es el problema de evaluación en el modelo de Markov oculto??
Problema de evaluación: dados una secuencia de observación y un modelo, calcule eficientemente la probabilidad P [O | λ] de la secuencia, dado el modelo. Problema de decodificación: dados una secuencia de observación y un modelo, obtenga la secuencia 'óptima' de estados que mejor explique la secuencia.
