I modelli Markov nascosti (HMM) sono un tipo di algoritmo probabilistico utilizzato in molte applicazioni in informatica, tra cui il riconoscimento vocale e la bioinformatica. Gli HMM implicano l'utilizzo di una serie di distribuzioni di probabilità su una serie di possibili stati di risultato di un processo per determinare la probabilità di ogni possibile sequenza di eventi o osservazioni.
Gli HMM vengono generalmente utilizzati nelle attività di apprendimento automatico e di intelligenza artificiale. Ad esempio, vengono utilizzati per identificare modelli nei dati di sequenza, come stringhe di parole nel discorso, note musicali in una partitura o marcatori biologici nel DNA e nelle proteine. Un HMM è composto da un insieme di stati, ciascuno dei quali corrisponde ad una certa distribuzione di probabilità. Le probabilità di transizione tra gli stati governano il modo in cui uno stato passa a un altro. Vengono effettuate delle osservazioni e la probabilità di osservare ciascun valore è, a sua volta, correlata allo stato attuale del modello. Le transizioni e le osservazioni vengono utilizzate per derivare il percorso più probabile attraverso il modello.
Quando applicati al riconoscimento vocale, gli HMM vengono utilizzati per l'estrazione delle funzionalità (o la modellazione acustica). Gli HMM vengono appresi da esempi di audio (parole scritte o parlate) e utilizzati per rilevare i suoni nel parlato dal vivo. Questo viene fatto addestrando un HMM con sequenze audio note (espressioni) e quindi utilizzandolo per riconoscere sequenze sconosciute.
Gli HMM sono utilizzati anche in bioinformatica. Qui vengono utilizzati per analizzare la probabilità di osservare specifiche sequenze di DNA o proteine. Questo viene spesso fatto per identificare e confrontare sequenze di geni o per rilevare elementi regolatori come promotori e potenziatori. Gli HMM vengono utilizzati anche per analizzare dati medici, come la frequenza cardiaca.
Gli HMM sono uno strumento versatile ed efficace per un'ampia gamma di compiti computazionali. Analizzando le sequenze e apprendendo la probabilità di transizione da uno stato all'altro, gli HMM possono identificare modelli nei dati e fornire informazioni utili per una varietà di discipline.
