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Modèle de Markov caché
Définition :
Le modèle de Markov caché est une technique d'apprentissage automatique utilisée pour modéliser des séquences complexes de données en supposant l'existence de variables cachées qui évoluent de manière probabiliste selon un processus de Markov. Ce modèle est largement utilisé dans le domaine du traitement automatique du langage naturel, de la reconnaissance de la parole et de la bioinformatique.
Le Modèle de Markov caché : un outil puissant en intelligence artificielle
Les Modèles de Markov cachés (HMM en anglais pour Hidden Markov Models) sont des modèles statistiques très utilisés en intelligence artificielle et en sciences cognitives.
Qu'est-ce qu'un Modèle de Markov caché ?
Un Modèle de Markov caché est un modèle statistique dans lequel un système est supposé évoluer de manière probabiliste selon un processus de Markov avec des états cachés. Ces états cachés ne sont pas directement observables, mais génèrent des observations visibles.
Utilisations des HMM
Les HMM sont largement utilisés dans des domaines tels que la reconnaissance de la parole, la traduction automatique, la bioinformatique, la prédiction de séries temporelles, etc. Grâce à leur capacité à modéliser des séquences d'observations et à prendre en compte des informations cachées, les HMM sont des outils puissants pour traiter des problèmes complexes.
Conclusion
En conclusion, les Modèles de Markov cachés sont des outils essentiels en intelligence artificielle et en sciences cognitives, permettant de modéliser des systèmes complexes et de prendre en compte des informations cachées pour des applications variées.
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