隠れマルコフモデル
隠れマルコフモデル（Hidden Markov Model, HMM）とは、観測できない「隠れた状態」が時間とともに変化し、それに応じて観測可能なデータが生成される確率モデルです。
隠れマルコフモデルの基本構造
隠れマルコフモデルは、以下の要素で構成されます：
隠れた状態（Hidden State） 実際には存在するが直接観測できない変数（例：天気、話者の意図、DNAの機能領域など）。
観測（Observation） 隠れた状態に基づいて得られるデータ（例：傘の有無、音声波形、文字列など）。
状態遷移確率（Transition Probability） 時間の経過に伴って、ある隠れ状態から別の隠れ状態に移る確率。
出力確率（Emission Probability） 各隠れ状態から、どの観測が得られるかの確率。
初期状態確率（Initial Probability） 最初の時点でどの隠れ状態にあるかの確率。
️ 例：天気と傘の観測
隠れた状態：晴れ／雨（直接観測できない）
観測：傘を持っている／持っていない（観測可能）
モデルは、傘の有無という観測データから、天気の状態を推定します。
応用分野
音声認識：音声波形から話された言葉を推定
自然言語処理：品詞タグ付け、文脈解析
バイオインフォマティクス：DNA配列の機能領域の予測
ユーザー行動分析：クリック履歴から興味や意図を推定
推論アルゴリズム
Viterbiアルゴリズム：最も確からしい状態系列を求める
前向き・後向きアルゴリズム：観測系列の確率を計算
Baum-Welch法：モデルパラメータの学習（EMアルゴリズム）
隠れマルコフモデルは、不確実性のある時系列データを扱うための強力なツールであり、AIや統計解析の基礎技術として広く利用されています。
2025年10月10日 | カテゴリー：AUTODOCK VINA,CLUS PRO/BIOINFORMATICS |
