İçeriğe geç
parazade
Yapay Zeka

Gizli Markov Modeli Nedir?

İngilizce: Hidden Markov Model

Yayın: · Son güncelleme:

Gizli Markov Modeli Nedir? Kısaca

Gizli Markov modeli (HMM), doğrudan gözlemlenemeyen durumların bir Markov zinciri gibi değiştiğini, bu durumların ise gözlemlenebilen çıktıları belirli olasılıklarla ürettiğini varsayan ve gözlemlerden gizli durumları tahmin etmeye yarayan modeldir.

Gizli Markov Modeli nedir?
İçindekiler
  1. Gizli Markov modeli nedir?
  2. Temel problemler
  3. Kullanım alanları ve sınırlar

Gizli Markov modeli (Hidden Markov Model, HMM), göremediğimiz bir süreci, onun bıraktığı izlerden tahmin etmek için kullanılan olasılıksal modeldir. Sistemin asıl durumu "gizlidir"; biz yalnızca bu durumun ürettiği gözlemleri görürüz.

Gizli Markov modeli nedir?

Bir HMM'de iki katman vardır:

  • Gizli durumlar: Birbirine bir Markov zinciri gibi geçen, doğrudan görülemeyen durumlar.
  • Gözlemler: Her gizli durumun belirli olasılıklarla ürettiği, görebildiğimiz veriler.

Model üç olasılık kümesiyle tanımlanır: başlangıç olasılıkları, durumlar arası geçiş olasılıkları ve her durumda hangi gözlemin hangi olasılıkla ortaya çıkacağını gösteren yayılım olasılıkları.

Varsayımsal bir örnek: Başka bir şehirdeki arkadaşının o günkü havayı söylemediğini, yalnızca "yürüdüm", "alışveriş yaptım", "evde kaldım" dediğini düşün. Hava durumu gizli durumdur, etkinlikler gözlemdir. HMM, etkinlik dizisine bakarak en olası hava dizisini tahmin edebilir.

Temel problemler

  1. Değerlendirme: Belirli bir gözlem dizisinin bu modelden çıkma olasılığı nedir? (İleri algoritması)
  2. Çözümleme: Gözlemleri en iyi açıklayan gizli durum dizisi hangisidir? (Viterbi algoritması)
  3. Öğrenme: Model olasılıkları verilerden nasıl tahmin edilir? (Baum-Welch algoritması)

Kullanım alanları ve sınırlar

HMM'ler uzun yıllar konuşma tanıma sistemlerinin temel bileşeni oldu. Ayrıca kelime türü etiketleme, el yazısı tanıma ve biyoinformatikte gen dizilerinin analizi gibi alanlarda kullanıldı. Günümüzde bu görevlerin çoğunda derin öğrenme modelleri öne geçmiştir. HMM'lerin sınırı, her gözlemin yalnızca mevcut gizli duruma bağlı olduğunu ve geçmişin unutulduğunu varsaymasıdır; bu, uzun bağlam gerektiren problemlerde performansı kısıtlar.

Sıkça Sorulan Sorular

Gizli Markov modeli ile Markov zinciri arasındaki fark nedir?

Markov zincirinde durumlar doğrudan görülür. Gizli Markov modelinde ise durumlar görülemez; yalnızca bu durumların ürettiği gözlemler görülür ve durumlar bunlardan tahmin edilir.

Viterbi algoritması ne işe yarar?

Bir gözlem dizisi verildiğinde, bu gözlemleri en yüksek olasılıkla açıklayan gizli durum dizisini verimli biçimde bulur.

İlgili terimler

Markov Zinciri(Markov Chain)Markov zinciri, bir sistemin bir durumdan diğerine belirli olasılıklarla geçtiği ve bir sonraki durumun yalnızca mevcut duruma bağlı olduğu, geçmiş durumların ek bilgi sağlamadığı varsayımına dayanan olasılıksal modeldir.Konuşma Tanıma(Speech Recognition)Konuşma tanıma, insan konuşmasını içeren ses kaydını yapay zekâ ile analiz ederek yazılı metne dönüştüren teknolojidir; sesli asistanların ve otomatik altyazının temelidir.Markov Karar Süreci(Markov Decision Process)Markov karar süreci (MDP), bir ajanın durumlar arasında eylemler seçerek ilerlediği, her eylemin olasılıksal bir sonraki duruma ve bir ödüle yol açtığı karar problemlerini modelleyen matematiksel çerçevedir. Pekiştirmeli öğrenmenin temelidir.Olasılık Dağılımı(Probability Distribution)Olasılık dağılımı, rastgele bir değişkenin alabileceği değerleri ve bu değerlerin ya da değer aralıklarının gerçekleşme olasılıklarını tanımlayan matematiksel bir fonksiyon veya tablodur. Kesikli ve sürekli olmak üzere iki ana türü vardır.El Yazısı Tanıma(Handwriting Recognition)El yazısı tanıma (handwriting recognition), kâğıda, tablete ya da dokunmatik ekrana elle yazılmış harf, kelime ve cümlelerin yapay zekâ yöntemleriyle okunup düzenlenebilir dijital metne dönüştürülmesidir.Derin Öğrenme(Deep Learning)Derin öğrenme, çok sayıda katmandan oluşan yapay sinir ağlarıyla veriden karmaşık kalıpları otomatik olarak öğrenen bir makine öğrenmesi yaklaşımıdır.