Gizli Markov Modeli (HMM)

Gizli Markov Modelleri Nasıl Çalışır?

Bir HMM, sıralı verileri modellemek için birlikte çalışan birkaç temel bileşenden oluşur:

• Gizli Durumlar: Bunlar, modelin çıkarım yapmaya çalıştığı sistemin gözlemlenemeyen durumlarıdır. Örneğin, hava tahmininde gizli durumlar "Güneşli", "Bulutlu" veya "Yağmurlu" olabilir.
• Gözlemlenebilir Çıktılar (Emisyonlar): Bunlar, her bir gizli durumun üretebileceği görünür veri noktalarıdır. Hava durumu örneğini takip edersek, gözlemler "Yüksek Sıcaklık", "Düşük Sıcaklık" veya "Yüksek Nem" olabilir.
• Geçiş Olasılıkları: Bu olasılıklar, bir gizli durumdan diğerine geçme olasılığını yönetir. Örneğin, "Güneşli" bir günün ardından "Bulutlu" bir günün gelmesi için belirli bir olasılık vardır.
• Emisyon Olasılıkları: Bu olasılıklar, sistemin belirli bir gizli durumda olması halinde belirli bir çıktıyı gözlemleme olasılığını temsil eder. Örneğin, gizli durum "Yağmurlu" ise "Yüksek Nem" gözlemleme olasılığı muhtemelen daha yüksektir.

Tahminler yapmak için HMM'ler yerleşik algoritmalar kullanır. Viterbi algoritması, bir dizi gözlem göz önüne alındığında en olası gizli durum dizisini bulmak için yaygın olarak kullanılır. Modeli eğitmek ve eğitim verilerinden olasılık dağılımlarını öğrenmek için genellikle Baum-Welch algoritması kullanılır.

Gerçek Dünya Uygulamaları

HMM'ler onlarca yıldır çeşitli alanlarda başarıyla uygulanmaktadır. İşte öne çıkan birkaç örnek:

1. Konuşma Tanıma: Klasik konuşma tanıma sistemlerinde HMM'ler araçsaldır. Gizli durumlar fonemlere (bir dildeki temel ses birimleri) karşılık gelir ve gözlemlenebilir çıktılar kaydedilen konuşmadan çıkarılan akustik özelliklerdir. HMM'nin görevi, ses sinyalinden en olası fonem dizisini belirlemektir, bu da daha sonra konuşulan kelimeleri tanımlamak için kullanılır.
2. Biyoinformatik: HMM'ler, özellikle gen bulma için hesaplamalı biyolojinin temel taşlarından biridir. Bu bağlamda, gizli durumlar bir genin "ekzon" (kodlama bölgesi) veya "intron" (kodlama yapmayan bölge) gibi kısımlarını temsil edebilirken, gözlemler DNA bazlarının (A, C, G, T) dizisidir. Bir HMM, uzun bir DNA dizisini analiz ederek genlerin en olası konumlarını belirleyebilir. Ulusal Biyoteknoloji Bilgi Merkezi (NCBI) bu yöntemleri detaylandırmaktadır.

İlgili Kavramlarla Karşılaştırma

HMM'leri diğer dizi modellerinden ayırmak önemlidir:

• Markov Karar Süreçleri (MDP'ler): Her ikisi de durumları ve geçişleri içerirken, MDP'ler durumların tamamen gözlemlenebilir olduğunu varsayar ve Takviyeli Öğrenme (RL) çerçevesinde karar vermeye (optimum eylemleri bulmaya) odaklanır. HMM'ler ise gözlemlerden gizli durumların çıkarımına odaklanır. DeepMind'ın giriş materyalleri gibi kaynaklar RL ve MDP'leri kapsar.
• Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN'ler) ve Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM'ler): Bunlar da sıralı veriler için tasarlanmış Derin Öğrenme (DL) modelleridir. HMM'lerin açık olasılıksal durumlarının aksine, RNN'ler/LSTM'ler dizileri işlerken örtük olarak gelişen dahili bir gizli durum vektörünü korurlar. Daha karmaşık ve daha uzun menzilli bağımlılıkları yakalayabilirler ve genellikle makine çevirisi ve gelişmiş konuşma tanıma gibi görevlerde daha yüksek doğruluk elde ederler. LSTM'leri anlamak iyi bir genel bakış sağlar. Ultralytics YOLO gibi modern görme modelleri, nesne algılama ve örnek segmentasyonu gibi görevler için genellikle PyTorch veya TensorFlow gibi çerçevelerle oluşturulmuş DL mimarilerini kullanır.

Yeni derin öğrenme yöntemleri genellikle son teknoloji ürünü sonuçlar elde etse de HMM'ler, özellikle eğitim verileri sınırlı olduğunda veya alan bilgisi model yapısına dahil edilebildiğinde, yorumlanabilirlikleri (açık durumlar ve olasılıklar) ve etkinlikleri açısından değerli olmaya devam etmektedir. HMM'ler gibi temel kavramları anlamak, öncelikle YOLOv8 veya YOLO11 gibi DL modellerinin geliştirilmesini ve dağıtımını kolaylaştıran Ultralytics HUB gibi platformları kullanırken bile daha geniş ML ortamında değerli bir bağlam sağlar.