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¿Ejemplos de problemas de modelos de Markov ocultos?

He leído bastante sobre los modelos de Markov ocultos y he sido capaz de codificar una versión bastante básica de los mismos.

Pero hay dos formas principales de aprender. Una es leerlo e implementarlo en código (lo cual ya está hecho) y la segunda es entender cómo se aplica en diferentes situaciones (para poder comprender mejor cómo se relaciona con los problemas en los que podría estar trabajando). Todos los ejemplos que he hecho hasta ahora tienen que ver con algún tipo de predicción del ADN o con el lanzamiento de una moneda.

Me pregunto si hay algún recurso para conseguir otros problemas de Markov (el idioma no importa pero espero que con las respuestas también para saber si estoy en lo cierto o no)?

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bheklilr Puntos 113

He utilizado HMM en un escenario de estimación de demanda / nivel de inventario, en el que teníamos mercancías que se compraban a muchas tiendas que podían o no estar sin existencias de las mercancías. Así pues, la secuencia de demandas diarias de estos artículos contenía ceros que eran días legítimos de demanda cero y también ceros que se debían a que la tienda no tenía existencias. Se podría pensar que se sabe si la tienda está sin existencias por el nivel de inventario, pero los errores en los registros de inventario se propagan y no es nada raro encontrar una tienda que piensa que tiene un número positivo de artículos a mano, pero en realidad no tiene ninguno; el estado oculto es, más o menos, si la tienda tiene realmente algún inventario, y la señal es la (demanda diaria, nivel de inventario nominal). Sin embargo, no hay referencias para este trabajo; se suponía que no íbamos a publicar los resultados por razones de competencia.

Edición: Añadiré que esto es especialmente importante porque, con demandas cero, el inventario nominal disponible de la tienda nunca disminuye y cruza un punto de pedido, lo que desencadena un pedido de más inventario - por lo tanto, un estado de cero disponible debido a registros de inventario erróneos no se soluciona durante mucho tiempo, hasta que alguien se da cuenta de que algo va mal o se produce un recuento cíclico, que puede ser muchos meses después de que haya comenzado el problema.

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Loren Pechtel Puntos 2212

Me pasó más o menos lo mismo y no encontré mucho más allá del tiempo. Las áreas que me vienen a la mente son: reconocimiento de voz, detección de puntos de cambio, etiquetado de partes del habla en el texto, alineación de elementos/texto superpuestos y reconocimiento del lenguaje de signos.

Encontré un ejemplo en la sección 8 del documento esta introducción que es una de las referencias para los HMM en Wikipedia. (En realidad es bastante divertido: su análisis descubre que hay vocales y consonantes). Esto también te introduce a trabajar con un corpus de texto, lo cual es útil.

(Si quieres jugar con la generación con HMMs, podrías entrenarte con texto de Shakespeare y luego generar faux-Shakespeare).

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alexp206 Puntos 899

La mayoría de los programas de reconocimiento de voz utilizan modelos ocultos de Markov. Puede experimentar con el procesamiento del lenguaje natural si quiere hacerse una idea de las aplicaciones HMM.

He aquí una buena fuente: Modelos gráficos probabilísticos, de Koller y Friedman .

3voto

mitwilsch Puntos 33

Los modelos de Markov ocultos son muy útiles para vigilar el VIH. El VIH entra en el torrente sanguíneo y busca las células de respuesta inmunitaria. A continuación, se asienta sobre el contenido proteínico de la célula y se introduce en el núcleo de la misma, modifica el contenido de ADN de la célula e inicia la proliferación de viriones hasta que estalla fuera de las células. Todas estas etapas son inobservables y se denominan latentes. Un ejemplo ideal para la modelización markoviana oculta.

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Miroslav Sabo Puntos 1548

Para mí, una aplicación muy buena de HMM es la identificación de acordes en la composición musical. Véase, por ejemplo esta conferencia.

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