استكشف نماذج ماركوف المخفية (HMMs) لتحليل بيانات السلاسل الزمنية في تطبيقات التعرف على الكلام والمعلوماتية الحيوية والمالية وتطبيقات البرمجة اللغوية العصبية.
نماذج ماركوف الخفية (HMMs) هي أداة إحصائية تُستخدم لنمذجة الأنظمة التي تُظهر عمليات عشوائية ذات حالات خفية كامنة. تكون هذه النماذج قوية بشكل خاص عند التعامل مع البيانات المتسلسلة أو المتسلسلة زمنيًا، حيث تتأثر الأحداث المرصودة بحالات غير قابلة للرصد. تُستخدم نماذج HMMs على نطاق واسع في مجالات مثل التعرف على الكلام والمعلوماتية الحيوية والنمذجة المالية ومعالجة اللغات الطبيعية (NLP).
تفترض HMMs أن النظام الذي يتم نمذجته يتبع خاصية ماركوف، والتي تنص على أن الحالة المستقبلية تعتمد فقط على الحالة الحالية وليس على تسلسل الحالات السابقة. يجعل هذا التبسيط من HMMs فعالة من الناحية الحسابية للمهام التي تنطوي على الاستدلال الاحتمالي.
تستخدم HMMs أساليب احتمالية لاستنتاج تسلسل الحالات المخفية من البيانات المرصودة. ويمكن تحقيق ذلك من خلال خوارزميات مثل:
تعتبر HMMs أساسية في أنظمة التعرف على الكلام. فهي تقوم بنمذجة تسلسل الفونيمات (الحالات المخفية) والإشارات الصوتية المقابلة لها (الأحداث التي يمكن ملاحظتها). وغالبًا ما تستفيد أدوات التعرف على الكلام مثل تلك المدمجة مع منصات الذكاء الاصطناعي من HMMs للنسخ في الوقت الفعلي. على سبيل المثال، تستخدم حلول تحويل الكلام إلى نص HMMs لتحويل الكلمات المنطوقة إلى نص، مما يساعد التطبيقات في دعم العملاء والمساعدين الافتراضيين وأدوات إمكانية الوصول.
في مجال المعلوماتية الحيوية، تُستخدم HMMs في التنبؤ الجيني ومحاذاة التسلسل. على سبيل المثال، تقوم بنمذجة عائلات البروتين من خلال تحديد التسلسلات المحفوظة عبر الحمض النووي أو الحمض النووي الريبي. وهذا أمر ضروري لفهم الأمراض الوراثية وتطوير العلاجات المستهدفة. وغالباً ما تكمّل الأدوات والتقنيات في تحليل الصور الطبية مثل هذه الأساليب مما يعزز قدرات التشخيص.
يتم تطبيق HMMs في الأنظمة المالية لنمذجة سلوكيات السوق. يمكن أن تمثل الحالات الخفية ظروف السوق (على سبيل المثال، الأسواق الصاعدة أو الهابطة)، في حين أن الأحداث التي يمكن ملاحظتها هي تحركات أسعار الأسهم اليومية. تساعد HMMs في التنبؤ بالاتجاهات وإدارة المخاطر وتطوير استراتيجيات التداول.
في مجال البرمجة اللغوية العصبية، تُستخدم ال HMMs في مهام مثل وضع علامات على أجزاء الكلام، حيث يتم ملاحظة الكلمات، وتكون الفئات النحوية (الأسماء والأفعال وغيرها) هي الحالات المخفية. تلعب HMMs أيضًا دورًا في نماذج التسلسل إلى التسلسل، والتي تعمل على تشغيل تطبيقات مثل الترجمة الآلية.
المساعدات الصوتية: يعتمد المساعدون الافتراضيون المشهورون مثل Siri وAlexa على HMMs كجزء من خطوط أنابيب التعرف على الكلام، مما يتيح التفسير الدقيق لأوامر المستخدم. اكتشف المزيد عن المساعدين الافتراضيين المدعومين بالذكاء الاصطناعي وقدراتهم التحويلية.
كشف الاحتيال: في الأنظمة المالية، تكتشف نماذج HMMs الأنماط غير المعتادة في تسلسل المعاملات، مما يساعد على منع الأنشطة الاحتيالية. تقوم هذه النماذج بتحليل بيانات السلاسل الزمنية بكفاءة، مما يجعلها مثالية لتحديد الحالات الشاذة، وهو مفهوم وثيق الصلة باكتشاف الشذوذ.
تشترك HMMs في أوجه التشابه مع نماذج مثل عمليات اتخاذ القرار ماركوف (MDPs ) والشبكات العصبية المتكررة (RNNs). ومع ذلك، فإنها تختلف في هذه المجالات الرئيسية:
لاستكشاف كيفية تحويل HMMs وتقنيات الذكاء الاصطناعي الأخرى للصناعات، تفضل بزيارة Ultralytics YOLO لحلول الذكاء الاصطناعي للرؤية في الوقت الفعلي. يمكنك أيضًا الاطلاع على Ultralytics HUB لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي ونشرها بسلاسة، مما يبسّط سير العمل للمستخدمين في مختلف القطاعات. للحصول على رؤى حول المفاهيم ذات الصلة، يمكنك الخوض في ابتكارات التعلم العميق والتعلم الآلي.
%25202.png)
%202.png)
