[ML] Hidden Markov Model (HMM, 은닉 마르코프 모델) - 1

HMM은 시간에 따른 시스템을 나타내는 통계 모델이다. 상태를 직접 관찰할 수 없기 때문에 "hidden" 이라고 불리며, 대신 이러한 은닉 상태에 대한 정보를 제공하는 순서 (sequence)를 관찰한다. HMM은 일반적으로 음성 인식, 자연어 처리, 생물 정보학 (bioinformatics에서 단백질 2차 구조 예측 등)과 같은 다양한 곳에 사용된다. HMM의 주 구성 요소는 아래와 같다. States (상태) : 이는 모델의 "hidden" 부분이다. states는 무엇이든 나타낼 수 있지만 직접 관찰하지는 않는다. 대신 관찰한 데이터에서 state를 추론한다. 예를 들어, 음성 인식 시스템에서 states는 phoenemes (한 언어의 음성체계에서 단어의 의미를 구별 짓는 최소의 소리 단위)에 ..
기술(Tech, IT)/머신 러닝(Machine Learning) 2023. 10. 22. 04:42
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