Modelos ocultos de Markov (HMMs) são um tipo de algoritmo probabilístico usado em muitas aplicações em ciência da computação, incluindo reconhecimento de fala e bioinformática. Os HMMs envolvem o uso de uma série de distribuições de probabilidade sobre um conjunto de possíveis estados de resultados de um processo para determinar a probabilidade de cada sequência possível de eventos ou observações.
HMMs são normalmente usados em tarefas de aprendizado de máquina e inteligência artificial. Por exemplo, eles são usados para identificar padrões em dados de sequência, como sequências de palavras na fala, notas musicais em uma partitura ou marcadores biológicos em DNA e proteínas. Um HMM é composto por um conjunto de estados, cada um dos quais corresponde a uma determinada distribuição de probabilidade. As probabilidades de transição entre os estados governam como um estado faz a transição para outro. As observações são feitas e a probabilidade de observar cada valor é, por sua vez, relacionada ao estado atual do modelo. As transições e observações são usadas para derivar o caminho mais provável através do modelo.
Quando aplicados ao reconhecimento de fala, os HMMs são usados para extração de características (ou modelagem acústica). Os HMMs são aprendidos a partir de exemplos de áudio (palavras escritas ou faladas) e usados para detectar sons na fala ao vivo. Isso é feito treinando um HMM com sequências de áudio conhecidas (enunciados) e depois usando-o para reconhecer sequências desconhecidas.
HMMs também são usados em bioinformática. Aqui, eles são usados para analisar a probabilidade de observar sequências específicas de DNA ou proteínas. Isto é frequentemente feito para identificar e comparar sequências genéticas ou para detectar elementos reguladores, tais como promotores e intensificadores. Os HMMs também são usados para analisar dados médicos, como frequência cardíaca.
HMMs são uma ferramenta versátil e eficaz para uma ampla gama de tarefas computacionais. Ao analisar sequências e aprender a probabilidade de transição de um estado para outro, os HMMs podem identificar padrões nos dados e fornecer insights úteis para uma variedade de disciplinas.
