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定義-隠れマルコフモデル（HMM）とはどういう意味ですか？
隠れマルコフモデル（HMM）は、マルコフ連鎖のバリエーションである一種の統計モデルです。 隠れマルコフモデルでは、すべての状態が観測者に見える標準のマルコフ連鎖とは対照的に、「隠れた」状態、または観測されていない状態があります。 隠れマルコフモデルは、機械学習や、音声、手書き、ジェスチャー認識などのデータマイニングタスクに使用されます。
TechopediaはHidden Markov Model（HMM）を説明します
隠れマルコフモデルは、1960年代に数学者LE Baumと彼の同僚によって開発されました。 一般的なマルコフ連鎖と同様に、隠れマルコフモデルは、現在および過去の状態に基づく確率を使用して変数の将来の状態を予測しようとします。 マルコフ連鎖と隠れマルコフモデルの主な違いは、出力が見えても、後者の状態はオブザーバーに直接見えないことです。
隠れマルコフモデルは、機械学習およびデータマイニングタスクに使用されます。 これらの一部には、音声認識、手書き認識、品詞タグ付け、およびバイオインフォマティクスが含まれます。
