একটি লুকানো মার্কভ মডেল (এইচএমএম) কী? - টেকোপিডিয়া থেকে সংজ্ঞা

সংজ্ঞা - লুকানো মার্কভ মডেল (এইচএমএম) এর অর্থ কী?

একটি লুকানো মার্কোভ মডেল (এইচএমএম) এক ধরণের পরিসংখ্যানের মডেল যা মার্কভ চেইনের বিভিন্নতা। একটি লুকানো মার্কোভ মডেলটিতে, এমন একটি স্ট্যান্ডার্ড মার্কভ চেইনের বিপরীতে যেখানে "রাজ্যগুলি পর্যবেক্ষকদের কাছে দৃশ্যমান হয় সেখানে" লুকানো "রাজ্যগুলি বা অপ্রকাশিত রয়েছে। লুকানো মার্কভ মডেলগুলি বক্তৃতা, হস্তাক্ষর এবং অঙ্গভঙ্গি স্বীকৃতি সহ মেশিন লার্নিং এবং ডেটা মাইনিংয়ের কাজে ব্যবহৃত হয়।

টেকোপিডিয়া হিডেন মার্কভ মডেল (এইচএমএম) ব্যাখ্যা করে

লুকানো মার্কভ মডেলটি গণিতবিদ এলই বাউম এবং তার সহযোগীরা 1960 এর দশকে তৈরি করেছিলেন। জনপ্রিয় মার্কোভ চেইনের মতো, লুকানো মার্কোভ মডেল বর্তমান এবং অতীত অবস্থার উপর ভিত্তি করে সম্ভাব্যতা ব্যবহার করে একটি পরিবর্তনশীলের ভবিষ্যতের অবস্থার পূর্বাভাস দেওয়ার চেষ্টা করে। একটি মার্কভ চেইন এবং লুকানো মার্কভ মডেলের মধ্যে মূল পার্থক্য হ'ল আউটপুট সত্ত্বেও পরবর্তী অবস্থার রাষ্ট্রটি কোনও পর্যবেক্ষকের কাছে সরাসরি দৃশ্যমান হয় না।

লুকানো মার্কভ মডেলগুলি মেশিন লার্নিং এবং ডেটা মাইনিংয়ের কাজে ব্যবহৃত হয়। এর মধ্যে কয়েকটিতে বক্তৃতা স্বীকৃতি, হস্তাক্ষর স্বীকৃতি, স্পিচ ট্যাগিং এবং বায়োইনফরম্যাটিকস অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।