Los modelos ocultos de Markov (HMM) son un tipo de algoritmo probabilístico utilizado en muchas aplicaciones de la informática, incluido el reconocimiento de voz y la bioinformática. Los HMM implican el uso de una serie de distribuciones de probabilidad sobre un conjunto de posibles estados de resultado de un proceso para determinar la probabilidad de cada posible secuencia de eventos u observaciones.
Los HMM se utilizan normalmente en tareas de aprendizaje automático e inteligencia artificial. Por ejemplo, se utilizan para identificar patrones en datos de secuencia, como cadenas de palabras en el habla, notas musicales en una partitura o marcadores biológicos en el ADN y las proteínas. Un HMM se compone de un conjunto de estados, cada uno de los cuales corresponde a una determinada distribución de probabilidad. Las probabilidades de transición entre los estados rigen cómo se realiza la transición de un estado a otro. Se toman observaciones y la probabilidad de observar cada valor está, a su vez, relacionada con el estado actual del modelo. Las transiciones y observaciones se utilizan para derivar la ruta más probable a través del modelo.
Cuando se aplican al reconocimiento de voz, los HMM se utilizan para la extracción de características (o modelado acústico). Los HMM se aprenden a partir de ejemplos de audio (palabras escritas o habladas) y se utilizan para detectar sonidos en el habla en vivo. Esto se hace entrenando un HMM con secuencias de audio conocidas (expresiones) y luego usándolo para reconocer secuencias desconocidas.
Los HMM también se utilizan en bioinformática. Aquí, se utilizan para analizar la probabilidad de observar secuencias específicas de ADN o proteínas. Esto se hace a menudo para identificar y comparar secuencias genéticas o para detectar elementos reguladores como promotores y potenciadores. Los HMM también se utilizan para analizar datos médicos, como la frecuencia cardíaca.
Los HMM son una herramienta versátil y eficaz para una amplia gama de tareas computacionales. Al analizar secuencias y conocer la probabilidad de pasar de un estado a otro, los HMM pueden identificar patrones en los datos y proporcionar información útil para una variedad de disciplinas.
