마르코프 연쇄

3-1 마르코프 연쇄

• 마르코프 성질(Markov Property)을 지니고 있는 이산 확률 과정(Stochastic Process)
• 마르코프 체인은 영향을 받아 상태가 변경될 때 상태 전이 확률(Transition Probability)을 가짐

3-2 은닉 마르코프 연쇄

은닉 마르코프 연쇄의 개념

• 각 상태가 마르코프 체인을 따르되, 은닉돼 있다고 가정하는 것 

  

우도 계산

• 상태가 주어졌을 때 관측치가 나타날 확률
• 마르코프 모델에서 현상태는 직전 사태만 고려하면 됨

전향 알고리즘

• 우도를 전체 데이터를 대상으로 해 구하는 것
• 모델이 주어졌을 때 관측치가 나타날 확률을 구함

비터비 알고리즘(Viterbi Algorithm)

• 각 상태의 확률 중 최댓값을 얻고자 하는 것

 

 

 

 

 

※ 해당 내용은 <인공지능 바이블>의 내용을 토대로 학습하며 정리한 내용입니다.