כל מה שרצית לדעת על מודל מרקוב חבוי:
מודל מרקוב חבוי (Hidden Markov model; ובקיצור HMM) הוא מודל סטוכסטי המאפשר למדל מערכת כתהליך מרקובי עם מצבים חבויים (כאלו שאינם ידועים לצופה).
הבסיס המתמטי והאלגוריתמים הבסיסיים המשמשים לניתוח מודל זה פותחו על ידי לאונרד באום, לויד וולש ואנדרו ויטרבי, כשפיתוחים דומים נעשו עוד קודם לכן על ידי המדען הרוסי רוסלן סטרטונוביץ'.
במודל מרקובי פשוט (כמו שרשרת מרקוב) המצב ידוע לצופה ולפיכך הפרמטרים היחידים הם הסתברויות המעבר בין מצבים.
במודל מרקוב חבוי לעומת זאת המצב אינו גלוי לצופה בצורה ישירה, אך הפלט, אשר תלוי במצב ידוע לצופה.
לכל מצב יש התפלגות של הסתברויות המגדירה את האותיות שאותן הוא יכול לפלוט.
רצף אותיות הפלט שאותו מייצר המודל המרקובי החבוי מספק מידע מסוים על רצף המצבים הנסתר.
למודל מרקוב חבוי שימושים בתחומים רבים, בהם למשל זיהוי תבניות בדיבור, כתב יד, חלקי דיבר וביואינפורמטיקה.

נלקח מויקיפדיה

הגדרות נוספות הקשורות למודל מרקוב חבוי:
•מודלים מרקוביים