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Modèles de Markov cachés
Définition :
Les modèles de Markov cachés sont des modèles statistiques utilisés en intelligence artificielle pour modéliser des séquences de données observées en supposant l'existence de variables cachées qui influencent les observations. Ces modèles sont largement utilisés dans le traitement automatique du langage naturel, la reconnaissance de la parole, la bioinformatique et d'autres domaines où des séquences de données sont analysées.
Les Modèles de Markov Cachés : Comprendre l'Intelligence Artificielle
Les Modèles de Markov Cachés (HMM en anglais pour Hidden Markov Models) sont des modèles statistiques utilisés en intelligence artificielle pour modéliser des processus stochastiques. Ils trouvent de nombreuses applications dans des domaines variés tels que la reconnaissance de la parole, la bioinformatique, la finance ou encore le traitement automatique du langage naturel.
Comment ça marche ?
Un Modèle de Markov Caché est caractérisé par deux types de variables : les variables observables et les variables cachées. Les variables observables correspondent aux données que l'on peut observer directement, tandis que les variables cachées ne sont pas directement observables et influencent les variables observables.
Le principe fondamental des HMM est que l'état caché du système évolue de manière probabiliste selon un processus de Markov, c'est-à-dire que la probabilité de transition vers un nouvel état ne dépend que de l'état actuel et non pas des états précédents.
Applications des HMM
Les Modèles de Markov Cachés sont largement utilisés dans la reconnaissance de la parole pour modéliser les séquences de phonèmes et améliorer la précision des systèmes de reconnaissance. En bioinformatique, les HMM sont utilisés pour prédire des structures de protéines ou pour aligner des séquences génétiques.
Dans le domaine de la finance, les Modèles de Markov Cachés peuvent être utilisés pour modéliser l'évolution des marchés financiers et détecter des tendances cachées. Enfin, en traitement automatique du langage naturel, les HMM sont utilisés pour la reconnaissance d'entités nommées ou la traduction automatique.
En résumé, les Modèles de Markov Cachés sont des outils puissants en intelligence artificielle, permettant de modéliser des processus complexes et de faire des prédictions basées sur des données observables.
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