Gizli Markov modelleri (HMM'ler), konuşma tanıma ve biyoinformatik de dahil olmak üzere bilgisayar bilimindeki birçok uygulamada kullanılan bir tür olasılıksal algoritmadır. HMM'ler, her olası olay veya gözlem dizisinin olasılığını belirlemek için bir sürecin olası sonuç durumları kümesi üzerinde bir dizi olasılık dağılımının kullanılmasını içerir.
HMM'ler genellikle makine öğrenimi ve yapay zeka görevlerinde kullanılır. Örneğin, konuşmadaki kelime dizileri, notalardaki müzik notaları veya DNA ve proteinlerdeki biyolojik işaretler gibi dizi verilerindeki kalıpları tanımlamak için kullanılırlar. Bir HMM, her biri belirli bir olasılık dağılımına karşılık gelen bir dizi durumdan oluşur. Durumlar arasındaki geçiş olasılıkları, bir durumdan diğerine nasıl geçileceğini belirler. Gözlemler alınır ve her bir değerin gözlemlenme olasılığı modelin mevcut durumuyla ilişkilendirilir. Geçişler ve gözlemler, model boyunca en olası yolu elde etmek için kullanılır.
Konuşma tanımaya uygulandığında HMM'ler özellik çıkarma (veya akustik modelleme) için kullanılır. HMM'ler ses örneklerinden (yazılı veya sözlü sözcükler) öğrenilir ve canlı konuşmadaki sesleri algılamak için kullanılır. Bu, bir HMM'yi bilinen ses dizileri (sözler) ile eğiterek ve ardından onu bilinmeyen dizileri tanımak için kullanarak yapılır.
HMM'ler biyoenformatikte de kullanılmaktadır. Burada spesifik DNA veya protein dizilerinin gözlemlenme olasılığını analiz etmek için kullanılırlar. Bu genellikle gen dizilerini tanımlamak ve karşılaştırmak veya promoterler ve güçlendiriciler gibi düzenleyici unsurları tespit etmek için yapılır. HMM'ler ayrıca kalp atış hızı gibi tıbbi verileri analiz etmek için de kullanılır.
HMM'ler çok çeşitli hesaplama görevleri için çok yönlü ve etkili bir araçtır. HMM'ler, dizileri analiz ederek ve bir durumdan diğerine geçiş olasılığını öğrenerek verilerdeki kalıpları tanımlayabilir ve çeşitli disiplinler için yararlı bilgiler sağlayabilir.
