Gizli Markov Modelleri (HMM'ler), makine öğreniminde zaman içinde gelişen sistemleri tanımlamak için kullanılan bir istatistiksel model türüdür. Belirli çıktıları gözlemleyebildiğiniz, ancak bu çıktıları yönlendiren altta yatan durumların gizli olduğu bir sistem düşünün. HMM'ler, gözlemlenen çıktılar dizisine dayanarak bu gizli durumları çıkarmak için tasarlanmıştır. Bu da onları özellikle verilerin sıralı olduğu ve sistemin gerçek durumunun doğrudan gözlemlenemediği senaryolarda kullanışlı hale getirir.
Saklı Markov Modellerinin Temel Kavramları
Bir HMM'nin merkezinde iki temel bileşen vardır: gizli durumlar ve gözlemler. Gizli durumlar, sistemin davranışını etkileyen gözlemlenemeyen faktörlerdir. Bunları doğrudan ölçülmeyen iç işleyiş veya koşullar olarak düşünün. Öte yandan gözlemler, gizli durumlarla olasılıksal olarak bağlantılı olan, gerçekten görebildiğimiz veya ölçebildiğimiz veri noktalarıdır.
HMM'ler iki temel varsayım altında çalışır:
- Markov Varsayımı: Mevcut gizli durum, tüm durum geçmişine değil, yalnızca bir önceki gizli duruma bağlıdır. Bu "hafızasız" özellik modeli basitleştirir ve hesaplamayı uygulanabilir hale getirir. Örneğin, bir HMM kullanarak hava durumu tahmininde, bugünün hava durumu (gizli durum) yalnızca dünün hava durumuna bağlıdır, bir hafta önceki hava durumuna bağlı değildir.
- Gözlem Bağımsızlığı Varsayımı: Mevcut gözlem yalnızca mevcut gizli duruma bağlıdır ve mevcut gizli durum göz önüne alındığında geçmiş gizli durumlardan ve geçmiş gözlemlerden bağımsızdır. Hava durumu örneğine devam edecek olursak, bugün yağmur görüp görmediğiniz (gözlem) yalnızca bugünün hava durumuna (gizli durum, örneğin 'yağmurlu', 'güneşli') bağlıdır, dünün hava durumuna bağlı değildir.
Bu varsayımlar, birkaç temel olasılık dağılımını kullanarak bir HMM tanımlamamıza olanak tanır:
- Geçiş Olasılıkları: Bu olasılıklar bir gizli durumdan diğerine geçme olasılığını tanımlar. Örneğin, hava durumu örneğimizde 'güneşli' bir durumdan 'bulutlu' bir duruma geçiş olasılığı.
- Emisyon Olasılıkları: Bu olasılıklar, gizli bir durum verildiğinde belirli bir çıktıyı gözlemleme olasılığını tanımlar. Örneğin, gizli durum 'yağmurlu' olduğunda 'yağmur' gözlemleme olasılığı.
- Başlangıç Durum Olasılıkları: Bunlar, dizinin başlangıcında olası gizli durumların her birinde başlama olasılıklarını tanımlar.
Sistemi anlamak için HMM'ler üç ana problemi çözer:
- Değerlendirme: Bir model ve bir gözlem dizisi verildiğinde, bu dizinin model tarafından üretilme olasılığını hesaplayın. Bu genellikle Forward algoritması kullanılarak çözülür.
- Kod çözme: Bir model ve bir gözlem dizisi verildiğinde, gözlemleri üreten en olası gizli durum dizisini bulun. Viterbi algoritması bunun için yaygın olarak kullanılır.
- Öğrenme: Bir gözlem dizisi verildiğinde, gözlemlenen verileri en iyi açıklayan model parametrelerini (geçiş, emisyon ve başlangıç olasılıkları) öğrenin. Baum-Welch algoritması (bir Beklenti-Maksimizasyon biçimi) bu amaçla kullanılır.
Yapay Zekada Saklı Markov Modelleri Uygulamaları
HMM'ler, özellikle sıralı verilerin ve gizli süreçlerin söz konusu olduğu Yapay Zeka'nın çeşitli alanlarında başarıyla uygulanmıştır. İşte öne çıkan birkaç örnek:
- Konuşma Tanıma: HMM'lerin en klasik ve başarılı uygulamalarından biri konuşma tanıma sistemleridir. Konuşmada, akustik sinyaller (gözlemler) fonemlerin veya söylenen kelimelerin (gizli durumlar) dizisi tarafından oluşturulur. HMM'ler fonemler ve akustik özellikler arasındaki olasılıksal ilişkileri modellemek için kullanılır ve sistemlerin konuşulan dili metne dönüştürmesine olanak tanır. Modern konuşma tanıma sistemleri genellikle daha karmaşık derin öğrenme modelleri kullanır, ancak HMM'ler bu alanda temel bir rol oynamıştır ve hala hibrit yaklaşımlarda kullanılmaktadır.
- Biyoinformatik: HMM'ler, DNA ve protein dizileri gibi biyolojik dizileri analiz etmek için biyoinformatikte yaygın olarak kullanılmaktadır. Örneğin, gen tahmininde, DNA'daki nükleotidlerin dizisi (gözlemler), kodlama bölgeleri ve kodlama yapmayan bölgeler gibi altta yatan gen yapılarını (gizli durumlar) çıkarmak için modellenebilir. HMM'ler bu dizilerdeki kalıpları ve motifleri belirleyerek genlerin ve proteinlerin işlevini ve yapısını anlamaya yardımcı olabilir.
Bu temel uygulamaların ötesinde, HMM'ler şu alanlarda bulunabilir:
- Doğal Dil İşleme (NLP): Bir cümledeki kelimelerin gözlemler olduğu ve altta yatan gramer etiketlerinin gizli durumlar olduğu konuşma parçası etiketleme gibi görevler için. Doğal Dil İşleme (NLP) ve yapay zekadaki çeşitli uygulamaları hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz.
- Finansal Modelleme: Gözlemlenen hisse senedi fiyatlarının gizli piyasa rejimlerinden (örn. boğa piyasası, ayı piyasası) etkilendiği finansal zaman serisi verilerini analiz etmek için. Zaman serisi analizi, zaman içindeki veri eğilimlerini anlamanın çok önemli bir yönüdür.
- Aktivite Tanıma: Bilgisayar görüşü ve sensör tabanlı sistemlerde HMM'ler, sensör okumaları veya video kareleri dizilerinden insan faaliyetlerini tanıyabilir. Ultralytics YOLO tek tek karelerde gerçek zamanlı nesne algılama ve görüntü segmentasyonunda üstünlük sağlarken, HMM'ler eylem dizilerini anlamak için zamansal bir boyut ekleyebilir.
Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN'ler) ve Transformatörler gibi yeni teknikler, daha uzun menzilli bağımlılıkları yakalama ve daha karmaşık kalıpları ele alma yetenekleri nedeniyle artık birçok dizi modelleme görevinde baskın olsa da, Gizli Markov Modelleri, özellikle yorumlanabilirlik ve hesaplama verimliliğine öncelik verildiğinde veya Markov varsayımı altta yatan sistemin makul bir yaklaşımı olduğunda değerli bir araç olmaya devam etmektedir. Sıralı verilerin anlaşılması ve gizli yapıların çıkarılması için olasılıksal bir çerçeve sunmaları, onları makine öğrenimi ve yapay zeka alanında bir köşe taşı haline getirmektedir.
