tag olasılıksal-model

Hidden Markov Model (Gizli Markov Modeli)

Bu sayfada olasılıksal-model (Hidden Markov Model (Gizli Markov Modeli)) etiketi ile işaretlenmiş 1 yapay zeka kavramını bulabilirsiniz.

Hidden Markov Model (Gizli Markov Modeli — HMM), gözlemlenemeyen (gizli) durumlar arasındaki olasılıksal geçişleri ve bu durumların ürettiği gözlemleri modelleyen bir olasılıksal grafik modelidir. "Markov" özelliği, bir sonraki durumun yalnızca mevcut duruma bağlı olduğunu; geçmiş tüm durumlardan bağımsız olduğunu ifade eder. "Gizli" sözcüğü ise gerçek sistem durumlarının doğrudan gözlemlenemeyip yalnızca bu durumların ürettiği semboller ya da sinyaller aracılığıyla çıkarsanabileceğini belirtir. Matematiksel olarak HMM beş bileşenden oluşur: gizli durum kümesi S, gözlem sembol kümesi O, durum geçiş olasılıkları matrisi A (A[i][j] = i durumundan j durumuna geçiş olasılığı), yayılım (emission) olasılıkları matrisi B (B[j][k] = j durumundayken k sembolünü yayma olasılığı) ve başlangıç durum dağılımı π. HMM'e yönelik üç temel hesaplama problemi vardır. İlki değerlendirme (evaluation): verili gözlem dizisi için modelin bu diziyi üretme olasılığını hesaplamak; İleri Algoritma (Forward Algorithm) bu problemin verimli çözümüdür. İkincisi çözümleme (decoding): verili gözlem dizisine en olası gizli durum dizisini bulmak; Viterbi Algoritması dinamik programlama ile bu görevi O(N²T) süre karmaşıklığıyla çözer. Üçüncüsü öğrenme (learning): gözlem verilerinden A, B ve π parametrelerini tahmin etmek; Baum-Welch Algoritması, Beklenti-Maksimizasyon (EM) çerçevesinde bu görevi yerine getirir. Tarihsel olarak HMM, 1970'lerde otomatik konuşma tanıma (ASR) sistemlerinin temel taşı oldu: akustik model olarak her fonem bir HMM durumuna karşılık gelirken Viterbi algoritması en olası fonem dizisini çözümler. Ayrıca POS (part-of-speech) etiketleme, biyoinformatik (gen dizisi analizi), jest ve el yazısı tanıma ile finansal zaman serisi modellemesinde yaygın biçimde kullanılmıştır. Derin öğrenme çağında RNN ve Transformer mimarileri büyük ölçüde HMM'nin yerini almıştır; ancak HMM yorumlanabilirliği, gizli durum ayrımı ve küçük veri senaryolarındaki avantajlarını korumaktadır. Modern ASR sistemlerinde CTC-HMM hibrit mimarileri hâlâ üretimde kullanılmakta; kaldi ve ESPnet gibi araç setleri bu yaklaşımı desteklemektedir. Türkçe konuşma tanıma araştırmalarında HMM tabanlı akustik modeller akademik çalışmalarda referans noktası olma özelliğini sürdürmektedir.

code_blocks

Hidden Markov Model (Gizli Markov Modeli)

Hidden Markov Model (Gizli Markov Modeli — HMM), gözlemlenemeyen (gizli) durumlar arasındaki olasılıksal geçişleri ve bu durumların ürettiği gözlemleri modelleyen bir olasılıksal grafik modelidir. "Markov" özelliği, bir sonraki durumun yalnızca mevcut duruma bağlı olduğunu; geçmiş tüm durumlardan bağımsız olduğunu ifade eder. "Gizli" sözcüğü ise gerçek sistem durumlarının doğrudan gözlemlenemeyip yalnızca bu durumların ürettiği semboller ya da sinyaller aracılığıyla çıkarsanabileceğini belirtir. Matematiksel olarak HMM beş bileşenden oluşur: gizli durum kümesi S, gözlem sembol kümesi O, durum geçiş olasılıkları matrisi A (A[i][j] = i durumundan j durumuna geçiş olasılığı), yayılım (emission) olasılıkları matrisi B (B[j][k] = j durumundayken k sembolünü yayma olasılığı) ve başlangıç durum dağılımı π. HMM'e yönelik üç temel hesaplama problemi vardır. İlki değerlendirme (evaluation): verili gözlem dizisi için modelin bu diziyi üretme olasılığını hesaplamak; İleri Algoritma (Forward Algorithm) bu problemin verimli çözümüdür. İkincisi çözümleme (decoding): verili gözlem dizisine en olası gizli durum dizisini bulmak; Viterbi Algoritması dinamik programlama ile bu görevi O(N²T) süre karmaşıklığıyla çözer. Üçüncüsü öğrenme (learning): gözlem verilerinden A, B ve π parametrelerini tahmin etmek; Baum-Welch Algoritması, Beklenti-Maksimizasyon (EM) çerçevesinde bu görevi yerine getirir. Tarihsel olarak HMM, 1970'lerde otomatik konuşma tanıma (ASR) sistemlerinin temel taşı oldu: akustik model olarak her fonem bir HMM durumuna karşılık gelirken Viterbi algoritması en olası fonem dizisini çözümler. Ayrıca POS (part-of-speech) etiketleme, biyoinformatik (gen dizisi analizi), jest ve el yazısı tanıma ile finansal zaman serisi modellemesinde yaygın biçimde kullanılmıştır. Derin öğrenme çağında RNN ve Transformer mimarileri büyük ölçüde HMM'nin yerini almıştır; ancak HMM yorumlanabilirliği, gizli durum ayrımı ve küçük veri senaryolarındaki avantajlarını korumaktadır. Modern ASR sistemlerinde CTC-HMM hibrit mimarileri hâlâ üretimde kullanılmakta; kaldi ve ESPnet gibi araç setleri bu yaklaşımı desteklemektedir. Türkçe konuşma tanıma araştırmalarında HMM tabanlı akustik modeller akademik çalışmalarda referans noktası olma özelliğini sürdürmektedir.

arrow_forward