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Modelo oculto de Markov
Definición:
Un Modelo Oculto de Markov (HMM por sus siglas en inglés) es un modelo estadístico que representa un sistema con estados ocultos que evolucionan a lo largo del tiempo. Se utiliza en diversas áreas como el procesamiento del lenguaje natural, reconocimiento de voz y bioinformática para modelar secuencias de datos y realizar predicciones sobre los estados ocultos subyacentes.
Modelo Oculto de Markov
En el campo de la Ciencia Cognitiva, la Inteligencia Artificial y las Ciencias de la Computación Cognitiva, el Modelo Oculto de Markov (HMM por sus siglas en inglés) es una herramienta fundamental utilizada para modelar secuencias de eventos con estados ocultos.
¿Qué es un Modelo Oculto de Markov?
Un Modelo Oculto de Markov es un modelo estadístico que asume la existencia de un proceso estocástico con estados ocultos que generan una secuencia de eventos observables. Aunque los estados ocultos no pueden ser directamente observados, afectan los eventos observables de acuerdo a ciertas probabilidades.
Aplicaciones en Inteligencia Artificial
Los Modelos Ocultos de Markov son ampliamente utilizados en el campo de la Inteligencia Artificial para tareas como reconocimiento de voz, procesamiento de lenguaje natural, bioinformática, entre otros. Estos modelos son especialmente útiles en situaciones donde la secuencia de eventos observables no proporciona información completa sobre el estado del sistema subyacente.
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