Gizli Markov Modeli (HMM)

Gizli Markov Modeli (HMM), iç süreç doğrudan görünmeyen, dolayısıyla "gizli" olan, ancak bir dizi gözlemlenebilir olay aracılığıyla çıkarılabilen sistemleri modellemek için kullanılan istatistiksel bir çerçevedir. Modern derin öğrenme, karmaşık dizileri işlemek için gelişmiş olsa da, HMM istatistiksel yapay zeka ve olasılık teorisinde temel bir kavram olmaya devam etmektedir. Modern derin öğrenme, karmaşık dizileri işlemek için gelişmiş olsa da, HMM, istatistiksel yapay zeka ve olasılık teorisinde temel bir kavram olmaya devam etmektedir. Özellikle, olayların sırasının önemli bir bağlam sağladığı zaman serisi analiz verilerini analiz etmek için etkilidir ve gelecekteki bir durumun olasılığının yalnızca mevcut duruma bağlı olduğu, öncesindeki geçmişe bağlı olmadığı temel ilkesine dayanır.

HMM'lerin Temel Mekanizmaları

HMM'nin nasıl çalıştığını anlamak için, modelin iki farklı katmanını birbirinden ayırmak gerekir: görünmez durumlar ve görünür çıktılar. Model, sistemin belirli olasılıklara göre gizli durumlar arasında geçiş yaptığını ve her adımda bir gözlem yaydığını varsayar.

Bir HMM, bu geçişleri ve emisyonları yöneten bir dizi parametre ile tanımlanır:

• Gizli Durumlar: Bunlar belirli bir zamanda sistemin temel gerçekliğini temsil eder. Bir konuşma modelinde, gizli durum belirli bir fonemi veya kelimeyi temsil edebilir.
• Gözlemlenebilir Olaylar: Bunlar, sensörler veya girdiler tarafından gerçekten toplanan veri noktalarıdır. Konuşma örneğinde, gözlem ses dalga formu veya spektrogram verileri olacaktır.
• Geçiş Olasılıkları: Bu matris bir gizli durumdan diğerine geçme olasılığını tanımlar. Örneğin, havanın "Yağmurlu"dan "Güneşli"ye geçme olasılığı.
• Emisyon Olasılıkları: Bunlar, mevcut gizli durum göz önüne alındığında belirli bir gözlemin görülme olasılığını tanımlar.
• İlk Olasılıklar: Sistemin en olası başlangıç durumunu belirleyen dağılım.

Bir HMM'nin eğitimi genellikle, eğitim verilerinden bu parametreleri tahmin etmek için Baum-Welch algoritmasını içerir. Eğitim tamamlandıktan sonra, Viterbi algoritması genellikle yeni bir gözlem kümesinden en olası gizli durum dizisini çözmek için kullanılır.

HMM'ler ve Diğer Dizi Modelleri

HMM'ler diğer dizi işleme araçlarıyla benzerlikler paylaşsa da, mimari ve uygulama açısından önemli farklılıklar gösterir:

• HMM ve Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN): RNN'ler ve Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) ağları, uzun menzilli bağımlılıkları ve doğrusal olmayan kalıpları yakalayabilen derin öğrenme modelleriyken, HMM'ler Markov varsayımı (kısa süreli bellek) ile sınırlı, daha basit olasılıksal modellerdir. Ancak, HMM'ler önemli ölçüde daha az veri gerektirir ve çok daha yorumlanabilir.
• HMM ve Kalman Filtresi (KF): Her ikisi de durum tahmini için kullanılır. Ancak Kalman Filtreleri sürekli durumlar için tasarlanmıştır (hareket halindeki bir arabanın kesin konumunu izlemek gibi), HMM'ler ise ayrık durumlar için kullanılır (arabanın "park halinde", "sürüş halinde" veya "durmuş" olduğunu belirlemek gibi).

Gerçek Dünya Uygulamaları

Derin öğrenmenin (DL) yükselişine rağmen, Gizli Markov Modelleri, diziler üzerinde olasılıksal çıkarım gerektiren senaryolarda hala yaygın olarak kullanılmaktadır.

Konuşma ve El Yazısı Tanıma

Tarihsel olarak, HMM'ler konuşma tanıma backbone oluşturuyordu. Bu bağlamda, söylenen kelimeler "gizli" durumlardır ve mikrofon tarafından kaydedilen ses sinyalleri gözlemlerdir. HMM'ler, ses sinyalini üreten en olası kelime dizisini belirlemeye yardımcı olur. Benzer şekilde, karakter vuruşları arasındaki geçişi modelleyerek el yazısı yazıları deşifre etmeye yardımcı olurlar.

Biyolojik Dizi Analizi

Biyoinformatik alanında, HMM'ler gen tahmini ve protein hizalaması için çok önemlidir. DNA veya amino asit dizilerini analiz ederek, genom içindeki genler gibi fonksiyonel bölgeleri tanımlarlar. "Gizli" durumlar kodlayan veya kodlamayan bölgeleri temsil ederken, belirli nükleotidler (A, C, G, T) gözlemler olarak işlev görür.

Bilgisayar Görmesinde Eylem Tanıma

Modern bilgisayar görüşünde, HMM'ler aşağıdaki gibi modellerle birleştirilebilir YOLO26 ile birleştirilebilir. YOLO , tek tek karelerde nesneleri veya pozları YOLO , HMM zaman içinde bu pozların sırasını analiz ederek "yürümek", "koşmak" veya "düşmek" gibi classify .

Vizyon ve Durum Analizinin Entegrasyonu

Ultralytics Platformunu kullanan geliştiriciler için Ultralytics kullanan geliştiriciler için veri kümelerini ve modelleri yönetmek, sıralı mantığı anlamak hayati önem taşır. Bir görme modeli, ham gözlemleri (algılamaları) sağlar ve bunlar daha sonra HMM gibi bir durum-uzay modeline beslenerek zamansal bağlam çıkarılabilir.

Aşağıdaki örnek, YOLO26 poz tahminini kullanarak bir dizi gözlem oluşturmayı göstermektedir. Bu anahtar noktalar, zaman içindeki classify için aşağı akış HMM veya benzer bir mantık için "gözlemlenebilir olaylar" girdisi olarak kullanılabilir.

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO26n-pose model for efficient keypoint detection
model = YOLO("yolo26n-pose.pt")

# Run inference on a video source (the 'observable' sequence)
# stream=True creates a generator for memory efficiency
results = model.predict(source="path/to/video.mp4", stream=True)

# Iterate through frames to extract observations
for result in results:
    # Each 'keypoints' object is an observation for a potential HMM
    keypoints = result.keypoints.xyn.cpu().numpy()

    if keypoints.size > 0:
        print(f"Observation (Normalized Keypoints): {keypoints[0][:5]}...")
        # In a full pipeline, these points would be fed into an HMM decoder

Modern Yapay Zekada Önemi

Transformatörler ve büyük dil modelleri (LLM'ler) doğal dil işleme (NLP) gibi görevlerde HMM'leri geride bırakmış olsa da , HMM'ler uç bilgi işlem ve düşük gecikmeli ortamlarda hala geçerliliğini korumaktadır. Hesaplama verimlilikleri, sınırlı kaynaklara sahip sistemler için ideal hale getirmektedir. ağır GPU kullanımın mümkün olmadığı sistemler için idealdir. Ayrıca, şeffaf olasılık matrislerine dayandıkları için, birçok sinir ağının "kara kutu" doğasına kıyasla daha yüksek gözlemlenebilirlik sunarlar.