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머신러닝: 은닉 마르코프 모델(HMM)의 다양한 활용

머신러닝 분야에서 은닉 마르코프 모델(HMM, Hidden Markov Models)은 널리 사용되는 강력한 통계적 모델입니다. 시퀀스 데이터(Sequence Data)를 모델링하는 데 특히 효과적이며, 다양한 실제 문제에 적용될 수 있습니다. 이 글에서는 HMM의 기본 개념과 함께, 음성 인식, 자연어 처리, 바이오인포매틱스 등 다양한 분야에서의 활용 사례를 자세히 살펴보겠습니다. 🔈 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model) 소개은닉 마르코프 모델은 마르코프 체인(Markov Chain)을 기반으로 합니다. 마르코프 체인은 현재 상태가 이전 상태에만 의존하고, 그 이전의 상태에는 영향을 받지 않는다는 마르코프 성질(Markov Property)을 만족하는 확률적 모델입니다. HMM은..
머신러닝 2025. 3. 8. 13:17
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