Back Verborge Markovmodel Afrikaans نظرية ماركوف المخفية Arabic Скрит модел на Марков Bulgarian Model ocult de Màrkov Catalan Skrytý Markovův model Czech Hidden Markov Model German Hidden Markov model English Modelo oculto de Márkov Spanish مدل مارکوف پنهان Persian Markovin piilomalli Finnish
x — estados y — possíveis observações a — probabilidades de transição de estado b — probabilidades de saídas
Um modelo oculto de Markov (ou modelo escondido de Markov) é um modelo estatístico em que o sistema modelado é assumido como um processo de Markov com parâmetros desconhecidos, e o desafio é determinar os parâmetros ocultos a partir dos parâmetros observáveis. Os parâmetros extraídos do modelo podem então ser usados para realizar novas análises, por exemplo para aplicações de reconhecimento de padrões.
Em um modelo regular de Markov, o estado é diretamente visível ao observador, e portanto os únicos parâmetros usados são as probabilidades de transição de estado. Cada estado possui uma distribuição de probabilidade sobre os possíveis resultados.
Esse tipo de modelo é conhecido por sua aplicação na área de reconhecimento de padrões temporais como a fala, a escrita, os gestos e a bioinformática.