隠れマルコフモデル 入門 - 株式会社カブク

株式会社カブクで、機械学習エンジニアとしてインターンシップをしている堀内貴文（大学4年）です。 このKabukuDevBlogのテーマは、「隠れマルコフモデル」です。 時系列パターンの認識に用いられることが多く、具体的な使用例としては次のようなものがあります。 – 音声認識 – 自然言語処理（品詞推定） – バイオインフォマティクス（塩基配列の解析） – 株価の変動予測 近年ではRNN（Recurrent Neural Network）などの人工ニューラルネットワークの発展を受け、隠れマルコフモデルはこれらに置き代わりつつあります。けれども、出力結果の導出過程が明瞭化されているなど、古典的な手法としての利点もまだまだあります。 この記事では、「隠れマルコフモデル」について初めて勉強をする人が、「隠れマルコフモデル」が何であるかのイメージをつかむことを目標に、基本的な事項を記述します。 前半

[cartman0]

わかりやすい