Hidden Markov Model (HMM) – Modelo Oculto de Markov (HMM)
Un Modelo Oculto de Markov (HMM) es una herramienta estadística.
Ampliamente utilizada en inteligencia artificial.
Aprendizaje automático y modelado de series temporales.
Es un modelo probabilístico que permite representar sistemas.
Que evolucionan con el tiempo.
Cuyas observaciones están influenciadas por estados ocultos.
No directamente observables.
Estructura del HMM
Un HMM consta de los siguientes elementos principales.
- Estados Ocultos (S)
-
- Representan el conjunto de estados internos del sistema que no se pueden observar directamente.
-
- Ejemplo: En el reconocimiento de voz, los estados ocultos podrían ser los fonemas pronunciados.
2. Observaciones (O)
-
- Representan las señales o datos observables generados por los estados ocultos.
-
- Ejemplo: En el reconocimiento de voz, las observaciones son las características acústicas extraídas de una grabación.
Problemas Clásicos en los HMM
Evaluación
Dado un conjunto de observaciones O = {o1,o2,…,oT}
Calcular la probabilidad de que estas observaciones.
Hayan sido generadas por un HMM dado λ={A,B,π}
Método común: Algoritmo de Forward-Backward.
Decodificación
Determinar la secuencia de estados ocultos más probable S={s1,s2,…,sT}
Explica un conjunto de observaciones.
Método común: Algoritmo de Viterbi.
Entrenamiento (Ajuste de Parámetros)
Ajustar los parámetros A, B y π del modelo para maximizar.
La probabilidad de las observaciones.
Método común: Algoritmo de Baum-Welch.
Variante del algoritmo EM – Expectation-Maximization.
Aplicaciones del HMM
Reconocimiento de Voz
Identificar palabras o fonemas en grabaciones de audio.
Al modelar la relación entre características acústicas.
Observables y estados ocultos (fonemas o palabras).
Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN)
Análisis de texto, etiquetado de palabras.
Con partes de discurso (POS tagging).
Desambiguación semántica.
Bioinformática
Identificación de secuencias funcionales en el ADN o ARN.
Regiones codificantes o sitios de unión.
Reconocimiento de Gestos y Actividades
Modelar secuencias temporales de datos
Obtenidos de sensores en sistemas de reconocimiento.
De actividades humanas.
Análisis Financiero
Modelar tendencias ocultas en mercados financieros.
Basándose en datos observables.
Como precios de acciones.
Visión por Computadora
Seguimiento de objetos y modelado de patrones.
Temporales en secuencias de video.
Ventajas del HMM
Eficiencia Computacional
Algoritmos como Forward-Backward y Viterbi.
Permiten realizar cálculos complejos de manera eficiente.
Flexibilidad
Capaz de modelar una amplia variedad.
De sistemas con dependencias temporales.
Base Probabilística
Ofrece interpretaciones claras y matemáticamente sólidas.
De los datos y los modelos.
Limitaciones del HMM
Suposición de Independencia Condicional
No considera dependencias a largo plazo.
Entre estados u observaciones.
Sensibilidad al Ruido
La calidad de los resultados depende de la precisión.
De las distribuciones de probabilidad iniciales.
Limitación en Escenarios Complejos
Para sistemas con interacciones más complejas.
Pueden ser necesarios modelos más avanzados.
Redes Neuronales Recurrentes (RNN).
Extensiones y Evolución
Modelos de Markov Ocultos Jerárquicos (HHMM)
Modelan estructuras jerárquicas en los estados ocultos.
Modelos de Markov Ocultos Condicionales (CHMM)
Incorporan información adicional mediante características condicionales.
Integración con Redes Neuronales
HMMs combinados con arquitecturas como LSTMs.
Transformers para mejorar tareas.
Reconocimiento de voz o procesamiento de señales.
El Modelo Oculto de Markov (HMM) es una herramienta poderosa para analizar.
Modelar datos secuenciales especialmente en dominios.
Donde los estados internos no son observables directamente.
Sigue siendo un modelo fundamental en IA.
Adaptándose y evolucionando para integrarse con tecnologías modernas.
En la resolución de problemas complejos.
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