СледваСледващо ръководство
Тензорен паралелизъм за големи модели
технически
Техническо РЪКОВОДСТВО
Скрити марковски модели
Скрит модел на Марков описва система, която се движи през скрити състояния, които не можете да видите директно, излъчвайки видими резултати по пътя.
Чуйте това ръководствоAI-разказан · ~2 min
На тази страница2 минути четене
Преглед
It powered early speech recognition, gene finding, and part-of-speech tagging.
Дълбоко гмуркане
Скритият модел на Марков (HMM) предполага прескачане на процеса между набор от скрити състояния във времето, където следващото състояние зависи само от текущото (свойството на Марков). Вие никога не наблюдавате директно състоянията; вместо това всяко състояние излъчва наблюдаем символ според вероятността за излъчване. HMM се дефинира от три части: вероятности за първоначално състояние, матрица на прехода между състоянията и вероятности за излъчване за изходи. Три класически проблема вървят с него: оценка (колко е вероятна наблюдавана последователност, решена от алгоритъма Forward), декодиране (кой скрит път обяснява най-добре наблюденията, решен от алгоритъма на Viterbi) и обучение (оценяване на параметри от данни, решено от алгоритъма за очакване-максимизиране на Baum-Welch). HMM доминираха речта и етикетирането на последователности в продължение на десетилетия.
Внедряване в реалния свят
Маркиране на част от речта, означаващо всяка дума като съществително, глагол или прилагателно
Анализ на генни и протеинови последователности в биоинформатиката
Акустично моделиране в класически автоматични системи за разпознаване на реч
Откриване на режими или сегменти във финансови и сензорни времеви редове
Бъдещето на скритите марковски модели
Повтарящите се мрежи и трансформатори до голяма степен са заменили HMM за реч и език, защото улавят дългосрочни, нелинейни зависимости, които веригата на Марков от първи ред не може. И все пак HMM оцеляват там, където интерпретируемостта, малките данни и изричната семантика на състоянието са от значение: биоинформатика, сегментиране на времеви серии, откриване на грешки и финанси. Очаквайте продължителна употреба в хибридни и конвейери на устройства и като концептуална стъпка към по-богати модели на латентна променлива и пространство на състояния.
Прилагайки го на практика
Защо има значение
- Разходи и бюджет. Архитектурните решения стимулират производителността и оперативните разходи в продължение на години.
- По-ясни решения. Техническото образование помага на екипите да изберат правилния стек, а не само най-новия.
- Контрол на качеството. По-добрият инженерен избор намалява инцидентите, свързани с надеждността в производството.
Внимавайте за
- Оптимизирането на един бенчмарк може да скрие по-широки системни слабости.
- Разходите за инфраструктура и поддръжка често се подценяват.
- Пропуските в сигурността и видимостта могат да нарастват, когато системите стават по-сложни.
Следващи стъпки
- Определете целите за латентност, качество и разходи преди внедряването.
- Бенчмарк при реалистични условия на натоварване и данни.
- Мониторинг на инструмента за грешки, отклонение и въздействие върху потребителя.
- Подгответе пътеките за връщане назад и реакция на инцидент преди мащабиране.
Продължете да изследвате
Безплатен бюлетин
Получавайте дневния AI бюлетин
Три проверени AI истории всяка делнична сутрин, написани на достъпен език. Безплатно завинаги, без реклами.
Един имейл всеки делничен ден. Отписване с едно кликване. Никога не продаваме и не споделяме вашия имейл адрес.
Тествайте себе си
Take the Hidden Markov Models quiz
Незабавна обратна връзка за всеки отговор и сертификат за споделяне с подлежащ на проверка идентификационен номер, след като преминете курс.
Подкрепете безплатното AI образование. AI Understanding е 501(c)(3) с нестопанска цел — без реклами, без платен достъп, никога. Направете дарение
Често задавани въпроси
What is Hidden Markov Models?
Скрит модел на Марков описва система, която се движи през скрити състояния, които не можете да видите директно, излъчвайки видими резултати по пътя. Той задвижва ранното разпознаване на речта, откриването на гени и маркирането на части от речта.
Какво означава „скритото“ в Скрития модел на Марков?
Виждате само излъчени наблюдения; основната последователност на състоянието е скрита и трябва да бъде изведена.
Какво е свойството на Марков, прието от HMM?
В една верига на Марков от първи ред бъдещето зависи само от настоящото състояние, а не от цялата история.
Кой алгоритъм намира единствената най-вероятна последователност от скрити състояния?
Viterbi използва динамично програмиране, за да поддържа най-вероятния път към всяко състояние, като възстановява най-добрата цялостна последователност от състояния.
Кои три набора от вероятности напълно определят HMM?
HMM се определя от това къде започва, как преминават състоянията и как състоянията излъчват наблюдения.
Какво прави алгоритъмът на Баум-Уелч?
Baum-Welch е EM процедура, която итеративно преоценява вероятностите за преход и емисии, за да увеличи максимално вероятността от данни.
Продължавай да учиш
Свързани ръководства
Още ръководства, избрани за тази тема