隠れマルコフモデル(HMM, Hidden Markov Model)は、内部の観測できない状態を外部で観測できる状態から推定する技術. 内部の状態は確率でどれかの状態に遷移し、遷移した先で決まった確率で観測される状態を出力する.ビタビアルゴリズムで内部の最も考えられる状態遷移を予測し、Forward-Barckwardアルゴリズムで各時刻、各状態の確率を算出し、BaumWelchアルゴリズムでそもそもモデルのパラメータを推定する.
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隠れマルコフモデル(HMM, Hidden Markov Model)は、内部の観測できない状態を外部で観測できる状態から推定する技術. 内部の状態は確率でどれかの状態に遷移し、遷移した先で決まった確率で観測される状態を出力する.ビタビアルゴリズムで内部の最も考えられる状態遷移を予測し、Forward-Barckwardアルゴリズムで各時刻、各状態の確率を算出し、BaumWelchアルゴリズムでそもそもモデルのパラメータを推定する.
AIやブロックチェーンは幻滅期へ、ガートナーが発表：2018年度版「日本におけるテクノロジのハイプサイクル」 - ＠IT
AIやブロックチェーンは幻滅期へ、ガートナーが発表：2018年度版「日本におけるテクノロジのハイプサイクル」 ガートナーは「日本におけるテクノロジのハイプサイクル：2018年」を発表した。ハイプサイクルとは新技術の成熟化の過程を表した図。AI（人工知能）やブロックチェーンに対する期待は「過剰な期待」のピーク期から幻滅期に移行し、ビッグデータは安定期に達する前に陳腐化するとした。 ガートナー ジャパンは2018年10月11日、「日本におけるテクノロジのハイプサイクル：2018年」を発表し、日本のICT市場でITリーダーがデジタルビジネスを推進する際に重要な役割を担う代表的な約40のキーワードを取り上げた。 ガートナーのリサーチ＆アドバイザリ部門でマネージング バイス プレジデントを務める堀内秀明氏は次のように述べている。 「2018年版のハイプサイクルでは、2017年から（図における位置の）
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