एक छिपा हुआ मार्कोव मॉडल (हम्म) क्या है? - टेक्नोपेडिया से परिभाषा

परिभाषा - हिडन मार्कोव मॉडल (HMM) का क्या अर्थ है?

एक छिपा हुआ मार्कोव मॉडल (HMM) एक प्रकार का सांख्यिकीय मॉडल है जो मार्कोव श्रृंखला पर एक बदलाव है। एक छिपे हुए मार्कोव मॉडल में, एक मानक मार्कोव श्रृंखला के विपरीत "छिपी हुई" अवस्थाएँ हैं या अप्रमाणित हैं, जहाँ सभी राज्य पर्यवेक्षक को दिखाई देते हैं। हिडन मार्कोव मॉडल का उपयोग मशीन लर्निंग और डेटा माइनिंग कार्यों के लिए किया जाता है जिसमें भाषण, लिखावट और हावभाव पहचान शामिल हैं।

Techopedia हिडन मार्कोव मॉडल (HMM) की व्याख्या करता है

छिपे हुए मार्कोव मॉडल को 1960 के दशक में गणितज्ञ ले बॉम और उनके सहयोगियों द्वारा विकसित किया गया था। लोकप्रिय मार्कोव श्रृंखला की तरह, छिपे हुए मार्कोव मॉडल वर्तमान और अतीत की स्थिति के आधार पर संभाव्यता का उपयोग करते हुए एक चर के भविष्य की स्थिति की भविष्यवाणी करने का प्रयास करते हैं। एक मार्कोव श्रृंखला और छिपे हुए मार्कोव मॉडल के बीच महत्वपूर्ण अंतर यह है कि उत्तरार्द्ध में स्थिति सीधे पर्यवेक्षक को दिखाई नहीं देती है, भले ही आउटपुट है।

हिडन मार्कोव मॉडल का उपयोग मशीन लर्निंग और डेटा माइनिंग कार्यों के लिए किया जाता है। इनमें से कुछ में वाक् पहचान, हस्तलिपि मान्यता, भाग-से-भाषण टैगिंग और जैव सूचना विज्ञान शामिल हैं।