Modèle de Markov caché (HMM)

Fonctionnement des modèles de Markov cachés

Un HMM se compose de plusieurs éléments clés qui fonctionnent ensemble pour modéliser des données séquentielles :

• États cachés : Il s'agit des états non observables du système que le modèle tente de déduire. Par exemple, dans les prévisions météorologiques, les états cachés peuvent être "Ensoleillé", "Nuageux" ou "Pluvieux".
• Sorties observables (émissions) : Il s'agit des points de données visibles que chaque état caché peut produire. Pour reprendre l'exemple de la météo, les observations pourraient être "température élevée", "température basse" ou "humidité élevée".
• Probabilités de transition : Ces probabilités déterminent la probabilité de passer d'un état caché à un autre. Par exemple, il existe une certaine probabilité qu'une journée "ensoleillée" soit suivie d'une journée "nuageuse".
• Probabilités d'émission : Ces probabilités représentent la probabilité d'observer une sortie particulière si le système se trouve dans un état caché spécifique. Par exemple, la probabilité d'observer une "humidité élevée" est probablement plus élevée si l'état caché est "pluvieux".

Pour faire des prédictions, les HMM utilisent des algorithmes établis. L'algorithme de Viterbi est couramment utilisé pour trouver la séquence d'états cachés la plus probable compte tenu d'une séquence d'observations. L'algorithme de Baum-Welch est souvent utilisé pour entraîner le modèle et apprendre ses distributions de probabilité à partir des données d'entraînement.

Applications dans le monde réel

Les HMM sont utilisés avec succès dans divers domaines depuis des décennies. Voici quelques exemples marquants :

1. Reconnaissance de la parole: Dans les systèmes classiques de reconnaissance de la parole, les HMM ont joué un rôle déterminant. Les états cachés correspondent aux phonèmes (les unités sonores de base d'une langue) et les sorties observables sont des caractéristiques acoustiques extraites de la parole enregistrée. La tâche du HMM consiste à déterminer la séquence de phonèmes la plus probable à partir du signal audio, qui est ensuite utilisée pour identifier les mots prononcés.
2. Bioinformatique : Les HMM sont une pierre angulaire de la biologie informatique, en particulier pour la recherche de gènes. Dans ce contexte, les états cachés peuvent représenter des parties d'un gène, comme un "exon" (région codante) ou un "intron" (région non codante), tandis que les observations sont la séquence des bases de l'ADN (A, C, G, T). En analysant une longue séquence d'ADN, un HMM peut identifier les emplacements les plus probables des gènes. Le National Center for Biotechnology Information (NCBI) détaille ces méthodes.

Comparaison avec des concepts apparentés

Il est important de distinguer les HMM des autres modèles de séquence :

• Processus de décision de Markov (PDM): Bien qu'ils impliquent tous deux des états et des transitions, les PDM supposent que les états sont entièrement observables et se concentrent sur la prise de décision (recherche d'actions optimales) dans le cadre de l'apprentissage par renforcement (RL). Les HMM se concentrent sur l'inférence d'états cachés à partir d'observations. Des ressources telles que les documents d'introduction de DeepMind couvrent l'apprentissage par renforcement et les MDP.
• Réseaux neuronaux récurrents (RNN) et Mémoire à long terme (LSTM): Il s'agit de modèles d'apprentissage profond (DL) également conçus pour les données séquentielles. Contrairement aux états probabilistes explicites des HMM, les RNN/LSTM maintiennent un vecteur d'état caché interne qui évolue implicitement au fur et à mesure qu'ils traitent les séquences. Ils peuvent capturer des dépendances plus complexes et à plus longue portée, ce qui leur permet souvent d'atteindre une plus grande précision dans des tâches telles que la traduction automatique et la reconnaissance vocale avancée. Comprendre les LSTM offre une bonne vue d'ensemble. Les modèles de vision modernes comme Ultralytics YOLO utilisent des architectures DL, souvent construites avec des frameworks comme PyTorch ou TensorFlow, pour des tâches comme la détection d'objets et la segmentation d'instances.

Alors que les nouvelles méthodes d'apprentissage profond atteignent souvent des résultats de pointe, les HMMs restent précieux pour leur interprétabilité (états et probabilités explicites) et leur efficacité, en particulier lorsque les données d'entraînement sont limitées ou que la connaissance du domaine peut être incorporée dans la structure du modèle. Comprendre les concepts fondamentaux comme les HMMs fournit un contexte précieux dans le paysage ML plus large, même en utilisant des plateformes comme Ultralytics HUB qui facilitent principalement le développement et le déploiement de modèles DL comme YOLOv8 ou YOLO11.