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Modelos ocultos de Markov
Definición:
Los Modelos Ocultos de Markov son un tipo de modelo probabilístico que se utiliza en el área de la inteligencia artificial y la ciencia de datos. Se utilizan para modelar secuencias de eventos donde ciertas variables son observables y otras variables son ocultas o no observables. Estos modelos son especialmente útiles para el reconocimiento de patrones en secuencias temporales, como el procesamiento del lenguaje natural y el reconocimiento de voz.
Modelos Ocultos de Markov: Una Introducción
Los Modelos Ocultos de Markov (HMM, por sus siglas en inglés) son una herramienta poderosa utilizada en el campo de la Informática y la Inteligencia Artificial para modelar secuencias de datos. Aunque su nombre puede resultar enigmático, su funcionamiento subyacente es fascinante.
¿Qué son los HMM?
En pocas palabras, un HMM es un modelo estadístico que asume la existencia de un proceso generador de datos no observable que evoluciona en estados ocultos. Estos estados ocultos emiten observaciones visibles, lo que nos permite inferir información sobre el estado latente a partir de las observaciones observadas.
Aplicaciones en la vida real
Los HMM tienen una amplia gama de aplicaciones prácticas, desde reconocimiento de voz y procesamiento del lenguaje natural hasta análisis de series temporales y bioinformática. Su capacidad para modelar secuencias de manera probabilística los hace ideales para problemas donde la información está estructurada en forma de patrones secuenciales.
En resumen, los Modelos Ocultos de Markov son una herramienta versátil y poderosa que ha demostrado ser invaluable en diversas áreas de la ciencia de la computación y la inteligencia artificial.
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