Wikiszótár

rejtett Markov-modell

Magyar

Kiejtés

  • IPA: [ ˈrɛjtɛtmɒrkovmodɛlː]

Főnév

rejtett Markov-modell

  1. (informatika, mesterséges intelligencia) A rejtett Markov-modell (angolul Hidden Markov Model, röviden HMM) egy valószínűségi modell, amely széles körben alkalmazott a számítástudományban, különösen az olyan területeken, mint a beszédfelismerés, a természetes nyelv feldolgozása (NLP), a bioinformatika, és az időbeli adatok elemzése. Az HMM-ek olyan rendszereket modelleznek, amelyek mögöttes állapotai nem közvetlenül megfigyelhetők (rejtettek), de a rendszerek kimeneti adatai megfigyelhetők, és ezek alapján lehet következtetni a rejtett állapotokra.

Alapfogalmak

A rejtett Markov-modell a Markov-láncok bővítése. A Markov-lánc egy olyan valószínűségi folyamat, amelynek jövőbeli állapotai csak a jelenlegi állapottól függenek, és függetlenek a korábbi állapotoktól. Az HMM ezt azzal bővíti ki, hogy a valódi (rejtett) állapotokat nem lehet közvetlenül megfigyelni, csak az azokhoz kapcsolódó kimeneti (megfigyelt) értékeket.

Fő elemek

  1. Rejtett állapotok: Az HMM-ben léteznek olyan állapotok, amelyek nem megfigyelhetők közvetlenül. Ezek az állapotok egy Markov-láncot alkotnak, ahol a rendszer minden egyes időpillanatban egy rejtett állapotban van.
  2. Megfigyelések: Bár az állapotok rejtettek, az állapotokhoz kapcsolódó megfigyelések (outputok) láthatóak. Minden egyes időpillanatban a rendszer egy megfigyelt értéket produkál, amely a rejtett állapottól függ.
  3. Átmeneti valószínűségek: Az állapotok közötti átmenetek valószínűségeit egy átmeneti mátrix adja meg. Ez azt mutatja meg, hogy egy adott állapotból milyen valószínűséggel lép a rendszer egy másik állapotba.
  4. Megfigyelési valószínűségek: Minden állapothoz tartozik egy megfigyelési valószínűségi eloszlás, amely azt adja meg, hogy egy adott állapotban milyen valószínűséggel produkál a rendszer egy adott megfigyelést.
  5. Kezdeti eloszlás: Az állapotok kezdeti eloszlása megadja, hogy a rendszer milyen valószínűséggel van egy adott állapotban az idő kezdőpillanatában.

Működési elv

Egy HMM a következőképpen működik:

  1. A rendszer egy rejtett állapotban kezd, amelyet a kezdeti eloszlás alapján választ ki.
  2. Az adott rejtett állapot alapján a rendszer egy megfigyelt kimenetet produkál, amelyet a megfigyelési eloszlás alapján generál.
  3. Ezután a rendszer egy új rejtett állapotba lép át az átmeneti valószínűségek szerint, és a folyamat folytatódik.

A modell célja, hogy a megfigyelt kimeneti adatok alapján következtetni lehessen a mögöttes, rejtett állapotokra, valamint a rejtett állapotok közötti valószínűségi átmenetekre.

Példák a HMM-re

  1. Beszédfelismerés: A beszédfelismerésben a rejtett Markov-modellek az egyes fonémákat (beszédhangokat) modellezik. A fonémák a rejtett állapotokat képviselik, míg a megfigyelt adatok az akusztikai jellemzők. A HMM segít felismerni, hogy mely fonéma (rejtett állapot) generálta a megfigyelt hangmintát.
  2. Természetes nyelv feldolgozása (NLP): A HMM-eket gyakran használják nyelvi feladatokban, például a szófaji címkézésben, ahol a szavakhoz tartozó szófajok (pl. főnév, ige) rejtett állapotokat képviselnek, míg a szavak maguk a megfigyelések. A HMM segít meghatározni, hogy egy adott szófaj milyen valószínűséggel fordul elő egy mondatban.
  3. Bioinformatika: Az HMM-eket biológiai szekvenciák elemzésére is használják, például DNS vagy fehérjeszekvenciák vizsgálatára. Itt a rejtett állapotok lehetnek a különböző genetikai vagy fehérjeszekvenciák funkcionális szakaszai, míg a megfigyelések a konkrét nukleotidok vagy aminosavak.

Problémák, amelyek HMM-mel megoldhatók

  1. Megfigyelési sorozat valószínűségének kiszámítása: Az egyik alapvető probléma az, hogy kiszámítsuk, milyen valószínűséggel keletkezett egy adott megfigyelési sorozat az adott HMM segítségével. Ehhez az úgynevezett előre (forward) algoritmust használják.
  2. Rejtett állapotsorozat megtalálása: A második alapvető probléma az, hogy egy adott megfigyelési sorozathoz megtaláljuk a legvalószínűbb rejtett állapotsorozatot. Erre a leggyakrabban használt algoritmus a Viterbi-algoritmus, amely dinamikus programozás segítségével hatékonyan megoldható.
  3. Modellparaméterek tanulása: A harmadik fő probléma az, hogy egy HMM paramétereit (átmeneti valószínűségek, megfigyelési valószínűségek) az adott megfigyelési adatok alapján hogyan tanuljuk meg. Ehhez az Expectation-Maximization (EM) algoritmus egy speciális változatát, a Baum-Welch algoritmust használják.

Az HMM előnyei és korlátai

Előnyök:

  1. Egyszerűség: Az HMM viszonylag egyszerű matematikai struktúrával rendelkezik, és jól érthető elméleti alapokkal bír.
  2. Rugalmas alkalmazhatóság: Számos különböző problémára alkalmazható, ahol az adatok időbeli vagy sorrendbeli változása a fő tényező, mint például a beszédfelismerés, nyelvi feldolgozás vagy biológiai szekvenciák elemzése.
  3. Hatékony algoritmusok: Az olyan algoritmusok, mint a Viterbi vagy a Baum-Welch, hatékony módszereket kínálnak az állapotok követésére és a paraméterek tanulására.

Korlátok:

  1. Egyszerű modellezés: Az HMM feltételezi, hogy minden állapot csak a közvetlen előző állapottól függ (Markov-tulajdonság), és az állapotátmenetek időben állandóak. Ez egyes valós világban előforduló folyamatoknál túlzott egyszerűsítés lehet.
  2. Limitált modell: Az HMM-ek csak olyan sorozatokat tudnak kezelni, ahol a megfigyelési adatok egyértelműen kapcsolódnak a rejtett állapotokhoz. Bonyolultabb, többváltozós folyamatok esetén az HMM már kevésbé működik jól.
  3. Gradiens-alapú tanulás hiánya: Az HMM-ek nem használják a modern gépi tanulási módszerekben gyakori gradiens-alapú tanulási technikákat, ami miatt a modell komplexebb feladatokban korlátozottan alkalmazható.


Fordítások

Tartalom

További információk

A lap eredeti címe: „https://hu.wiktionary.org/w/index.php?title=rejtett_Markov-modell&oldid=3455204”