ViterBiアルゴリズムは、観測された一連のイベントをもたらす最も可能性の高い隠された状態のシーケンスを見つけるために使用されます。

たとえば、ViterBiアルゴリズムを使用して、温度、湿度、気圧計の測定値（観察されたイベント）などの観測シーケンスを考慮して、最も可能性の高い気象条件（隠された状態）を決定することができます。

Viterbiアルゴリズムを使用する方法は次のとおりです。

1-州を定義します（たとえば、サニー、曇り、雨）。
2-各状態の開始確率を定義します（たとえば、晴れ、曇り、雨から始める確率）。
3-状態間の遷移確率を定義します（たとえば、晴れから曇り、曇りから雨などの移行の確率など）。
4-各状態の排出確率を定義します（たとえば、状態が晴れ、曇り、または雨が降ることを考えると、温度を観察する確率）。
この情報を、観測シーケンスとともに、ViterBi関数にオブジェクトとして渡します。
ViterBi関数は、その確率とともに、最も可能性の高い隠された状態のシーケンスを返します。
The Viterbi algorithm is used to find the most probable sequence of hidden states that results in a sequence of observed events.

For example, you can use the Viterbi algorithm to determine the most likely sequence of weather conditions (hidden states) given a sequence of observations such as temperatures, humidities, and barometer readings (observed events).

Here is how you can use the Viterbi algorithm:

1 - Define the states (e.g. sunny, cloudy, and rainy).
2 - Define the start probabilities for each state (e.g. the probability of starting with sunny, cloudy, and rainy).
3 - Define the transition probabilities between states (e.g. the probability of transitioning from sunny to cloudy, from cloudy to rainy, etc.).
4 - Define the emission probabilities for each state (e.g. the probability of observing a temperature given that the state is sunny, cloudy, or rainy).
Pass this information as an object to the Viterbi function along with the sequence of observations.
The Viterbi function will then return the most probable sequence of hidden states along with its probability.