Что такое скрытая марковская модель (хмм)? - определение из техопедии

Определение - Что означает Скрытая Марковская Модель (HMM)?

Скрытая марковская модель (HMM) - это своего рода статистическая модель, представляющая собой вариацию цепи Маркова. В скрытой марковской модели существуют «скрытые» состояния, или ненаблюдаемые, в отличие от стандартной цепи Маркова, где все состояния видны наблюдателю. Скрытые марковские модели используются для задач машинного обучения и интеллектуального анализа данных, включая речь, почерк и распознавание жестов.

Техопедия объясняет скрытую марковскую модель (HMM)

Скрытая марковская модель была разработана математиком Л. Е. Баумом и его коллегами в 1960-х годах. Как и в популярной цепочке Маркова, скрытая модель Маркова пытается предсказать будущее состояние переменной, используя вероятности на основе текущего и прошлого состояния. Ключевое различие между цепью Маркова и скрытой марковской моделью состоит в том, что состояние в последней не является непосредственно видимым для наблюдателя, даже если выходные данные есть.

Скрытые марковские модели используются для задач машинного обучения и интеллектуального анализа данных. Некоторые из них включают в себя распознавание речи, распознавание рукописного ввода, маркировку части речи и биоинформатику.