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- Onde está o modelo de Markov oculto usado?
- O que é o modelo de Markov oculto em palavras simples?
- Quais são os problemas básicos do HMM?
- Qual é o problema de avaliação no modelo de Markov oculto?
Onde está o modelo de Markov oculto usado?
Os modelos ocultos de Markov são conhecidos por suas aplicações em termodinâmica, mecânica estatística, física, química, economia, finanças, processamento de sinais, teoria da informação, reconhecimento de padrões - como fala, caligrafia, reconhecimento de gestos, marcação de classes gramaticais, acompanhamento de partituras musicais , descargas parciais e ...
O que é o modelo de Markov oculto em palavras simples?
O Hidden Markov Model (HMM) é uma maneira relativamente simples de modelar dados sequenciais. Um modelo de Markov oculto implica que o modelo de Markov subjacente aos dados está oculto ou desconhecido para você. Mais especificamente, você só conhece dados observacionais e não informações sobre os estados.
Quais são os problemas básicos do HMM?
Três problemas básicos de HMMs
- O problema de avaliação e o algoritmo de encaminhamento.
- O problema da decodificação e o algoritmo de Viterbi.
- O Problema de Aprendizagem. Critério de máxima verossimilhança (ML). Algoritmo Baum-Welch. Método baseado em gradiente. probabilidades de transição de gradiente wrt. gradiente wrt observação probabilidades.
Qual é o problema de avaliação no modelo de Markov oculto?
Problema de avaliação: dada uma sequência de observação e um modelo, calcule eficientemente a probabilidade P [O | λ] da sequência, dado o modelo. Problema de decodificação: dada uma sequência de observação e um modelo, obtenha a sequência 'ótima' de estados que melhor explica a sequência.
