隠れマルコフ モデルとは

HMM としても知られる隠れマルコフ モデルは、統計マルコフ モデルの一種です。 HMM では、表現されているシステムは、観察できない状態 (したがって「隠れた」という名前) を持つマルコフ過程と呼ばれます。 HMM の定義の要件の 1 つを満たすためには、その結果が別のプロセスの結果によって特定の方法で「影響を受ける」測定可能なプロセスが存在する必要があります。 直接見ることはできないので、観察しながら学ぶことが目的です。 HMM には、特定の時点で発生するイベントの結果は、その時点で発生するイベントの結果によってのみ「影響」される必要があり、その時点および時点で発生するイベントの結果は条件付きでなければならないという追加の基準が含まれています。 特定の時刻に発生する場合は、時刻とは関係ありません。

どのようなメリットがあるか

(I) 以下のトピックに関する洞察と検証:

第 1 章: 隠れマルコフ モデル

第 2 章: マルコフ連鎖

第 3 章: ビタビ アルゴリズム

第 4 章: 期待値最大化アルゴリズム

第 5 章: Baum?Welch アルゴリズム

第 6 章: Metropolis?Hastings アルゴリズム

第 7 章: ベイジアン ネットワーク

第 8 章: ギブズ サンプリング

第 9 章: 混合モデル

第 10 章: フォワード アルゴリズム

(II) 隠れマルコフ モデルに関する一般のよくある質問に答える。

(III) 多くの分野で隠れマルコフ モデルを使用する実際の例。

(IV) 360 度完全に理解できるように、各業界の 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録

本書の対象者

専門家、大学生、大学院生、愛好家、趣味人、そしてこれから勉強したい人 あらゆる種類の隠れマルコフ モデルに関する基本的な知識や情報を超えています。