機械学習—隠れマルコフモデル（HMM）
あなたの配偶者が幸せかどうかをどうやって知るのですか？どんなカップルでもそれは難しいかもしれないとあなたに言うでしょう。機械学習MLでは、多くの内部状態を特定または観察するのが困難です。別の方法は、観察可能な外部要因からそれらを決定することです。それがHMMが解決するものです。たとえば、音声認識では、音声（オブザーバブル）を聞いて、そのスクリプト（音声を表す内部状態）を推測します。まず、一般的に使用されるいくつかの定義を最初に見てみましょう。 マルコフ過程/マルコフ連鎖 一次マルコフ過程 は、将来の状態が現在の状態のみに依存する確率過程です。一次マルコフ過程はしばしば単にマルコフ過程と呼ばれます。それが離散空間にある場合、それはマルコフ連鎖と呼ばれます。 マルコフ過程の仮定は実際には真実ではないかもしれません。しかし、それが真実ではない場合でも、システム内の追加の状態をモデル化して、マルコ
株式会社ALBERT（レコメンドエンジン）
データ分析から導き出されたインサイト無しにAI（人工知能）の活用は始まりません。私たちは、各業界知識とデータ・アナリティクス技術を駆使しデータドリブン経営を強力に支援します。 データ、アナリティクス、AIは企業にとって競合他社との差別化を図るかつてないほど大きな要因になっています。今日の経営幹部が効率を向上しながら新たな収益源を開拓し、新しいビジネスモデルをタイムリーに構築する方法を模索する中、価値を生み出し成長を続ける企業には「データ活用」という共通項があります。私たちは、無数のデータから企業にとって本当に必要なデータを活用するための方法を知っています。 将来を見据えたオペレーション体制を備えている企業の半数以上（52％）は、すでにデータとアナリティクスを大規模に活用しています。データとAIに関する取り組みをビジネス戦略に沿って実施することで投資利益率を迅速に最大化し、最終的にはAIをビ
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
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
http://www.it.mgmt.waseda.ac.jp/results/papers/IPSJ-JNL5812022.pdf
