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Veuillez expliquer ce qu'est le "modèle de Markov caché"
gpt
Un modèle de Markov caché (HMM) est un modèle de Markov statistique dans lequel le système modélisé est supposé être un processus de Markov — appelez-le



X


{\displaystyle X}

 — avec des états inobservables ("cachés"). Dans le cadre de la définition, HMM exige qu'il y ait un processus observable



Oui


{\displaystyle Y}

 dont les résultats sont "influencés" par les résultats de



X


{\displaystyle X}

 d'une manière connue. Depuis



X


{\displaystyle X}

 ne peut pas être observé directement, le but est d'apprendre



X


{\displaystyle X}

 en observant



Oui
.


{\displaystyle Y.}

 HMM a une exigence supplémentaire selon laquelle le résultat de



Oui


{\displaystyle Y}

 au moment



t
=

t

0




{\displaystyle t=t_{0}}

 doit être "influencé" exclusivement par le résultat de



X


{\displaystyle X}

 à



t
=

t

0




{\displaystyle t=t_{0}}

 et que les résultats de



X


{\displaystyle X}

 et



Oui


{\displaystyle Y}

 à



t
<

t

0




{\displaystyle t<t_{0}}

 ne doit pas affecter le résultat de



Oui


{\displaystyle Y}

 à



t
=

t

0


.


{\displaystyle t=t_{0}.}


Les modèles de Markov cachés sont connus pour leurs applications à la thermodynamique, à la mécanique statistique, à la physique, à la chimie, à l'économie, à la finance, au traitement du signal, à la théorie de l'information, à la reconnaissance des formes - telles que la parole, l'écriture manuscrite, la reconnaissance des gestes, le marquage des parties du discours, le suivi des partitions musicales , décharges partielles et bioinformatique.