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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... 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
2019/12/04 リンク