Gizli Markov Modeli (HMM)

Temel Kavramlar

HMM'ler iki ana bileşen tarafından tanımlanır:

1. Gizli Durumlar: Sistemin içinde bulunabileceği bir dizi gözlemlenemeyen durum. Süreç bu durumlar arasında belirli olasılıklara göre geçiş yapar. Temel varsayım Markov özelliğidir: bir sonraki duruma geçiş olasılığı sadece mevcut duruma bağlıdır, ondan önceki durumlar dizisine değil.
2. Gözlemler (Emisyonlar): Her gizli durum tarafından olasılıksal olarak üretilen veya "yayılan" gözlemlenebilir çıktılar veya semboller kümesi. Belirli bir gözlemin yayılma olasılığı yalnızca mevcut gizli duruma bağlıdır.

Model şu özelliklerle karakterize edilir:

• Geçiş Olasılıkları: Bir gizli durumdan diğerine geçme olasılığı.
• Emisyon Olasılıkları: Sistemin belirli bir gizli durumda olması halinde belirli bir çıktıyı gözlemleme olasılığı.
• İlk Durum Olasılıkları: Sistemin her bir gizli durumda başlama olasılığı.

Gizli Markov Modelleri Nasıl Çalışır?

HMM'lerle çalışmak tipik olarak üç temel sorunun çözülmesini içerir ve bunlar genellikle [Rabiner'inki gibi eğitimlerde] ayrıntılı olarak açıklanan belirli algoritmalarla ele alınır (https://web.ece.ucsb.edu/Faculty/Rabiner/ece259/Reprints/tutorial on hmm and applications.pdf):

1. Olabilirlik: Model parametreleri göz önüne alındığında gözlenen bir dizinin olasılığının hesaplanması. Bu, bir modelin verilere ne kadar iyi uyduğunu değerlendirmeye yardımcı olur.
2. Kod çözme: Verilen bir gözlem dizisini üreten en olası gizli durum dizisinin bulunması (genellikle Viterbi algoritması kullanılarak).
3. Öğrenme: Model parametrelerinin (geçiş, emisyon ve başlangıç olasılıkları) bir dizi gözlenen diziden tahmin edilmesi (genellikle bir Beklenti-Maksimizasyon türü olan Baum-Welch algoritması kullanılarak).

Gerçek Dünya Uygulamaları

HMM'ler çok sayıda alanda başarıyla uygulanmıştır:

1. Konuşma Tanıma: Gizli durumlar fonemleri (sesin temel birimleri) temsil edebilirken, gözlemler konuşma sinyalinden çıkarılan akustik özelliklerdir. HMM'ler fonemlerin nasıl geçiş yaptığını ve ses ürettiğini modelleyerek CMU Sphinx gibi sistemlerin konuşma dilini metne dönüştürmesini sağlar. Bu, Doğal Dil İşleme (NLP) içinde klasik bir uygulamadır. Konuşma Tanıma hakkında daha fazlasını keşfedin.
2. Biyoinformatik (Gen Bulma): Gizli durumlar DNA'nın işlevsel bölgelerini (örn. kodlayan ekzonlar, kodlamayan intronlar) temsil edebilir ve gözlemler DNA baz çiftleridir (A, C, G, T). HMM'ler, HMMER gibi araçlar tarafından kullanılan ve NCBI Gen veritabanı gibi kaynaklara katkıda bulunan uzun DNA dizileri içindeki gen yapılarını tanımlamaya yardımcı olur. Bu, örüntü tanımanın önemli olduğu tıbbi görüntü analizindeki daha geniş uygulamalarla ilgilidir.

Diğer uygulamalar arasında NLP'de konuşma parçası etiketleme, bilgisayarla görmede hareket tanıma ve finansal zaman serisi analizi bulunmaktadır.

İlgili Kavramlarla Karşılaştırma

HMM'leri diğer dizi modellerinden ayırmak önemlidir:

• Markov Karar Süreçleri (MDP'ler): Her ikisi de durumları ve geçişleri içermekle birlikte, HMM'ler gözlemlerden gizli durumları çıkarmaya odaklanır. Buna karşılık MDP' ler, durumların tipik olarak gözlemlenebilir olduğu karar verme süreçlerini modellemek için Takviyeli Öğrenmede (RL ) kullanılır ve amaç optimum bir politika (eylem dizisi) bulmaktır. DeepMind'ın tanıtım materyalleri gibi kaynaklardan RL temelleri hakkında daha fazla bilgi edinin.
• Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN'ler): Hem HMM'ler hem de RNN 'ler ( LSTM'ler gibi varyantlar dahil) sıralı verileri modeller. Ancak, HMM'ler önceden tanımlanmış yapılara dayalı açık, yorumlanabilir durumlara ve geçişlere sahip olasılıksal modellerdir. Derin Öğrenmenin (DL) bir parçası olan RNN'ler, ağ bağlantıları aracılığıyla örtük durum temsillerini öğrenir ve genellikle karmaşık modeller için daha güçlüdür, ancak daha az yorumlanabilir. LSTM'leri anlamak, RNN mekanizmaları hakkında fikir verir. Gibi modeller Ultralytics YOLONesne izleme gibi dizilerle de ilgilenen ancak farklı temel teknikler kullanan görevler için DL'den yararlanın.

Yeni derin öğrenme yöntemleri genellikle en gelişmiş sonuçları elde ederken, HMM'ler, özellikle veriler sınırlı olduğunda veya alan bilgisi model yapısına dahil edilebildiğinde, yorumlanabilirlikleri ve etkinlikleri açısından değerli olmaya devam etmektedir. Ultralytics HUB gibi araçlar ve platformlar genellikle DL modellerine odaklanır, ancak HMM'ler gibi temel kavramları anlamak, daha geniş ML ortamında değerli bir bağlam sağlar.