Hidden Markov Model

Model Markov tersembunyi paling sering digunakan dalam pembelajaran mesin dan ilmu data. Ini adalah model statistik yang digunakan untuk memodelkan urutan pengamatan, di mana proses yang mendasari yang menghasilkan pengamatan diasumsikan sebagai proses Markov dengan keadaan tersembunyi. Ini menjadikannya alat yang berguna untuk tugas -tugas seperti pengenalan ucapan, pemrosesan bahasa alami, dan bioinformatika.

Berikut ini adalah postingan khusus kamus AI Kami yang menjelaskan terkait pembahasan dari apa itu pengertian, arti, dan akronim, istilah, jargon, atau terminologi Hidden Markov Model berdasarkan dari berbagai jenis macam reference atau referensi relevan terpercaya yang telah Kami rangkum dan kumpulkan, termasuk definisinya menurut ahli.

Gambar Penjelasan Apa Pengertian Arti Hidden Markov Model Dan Definisi Istilah Akronim Atau Jargon Kata Dalam Kamus AI
Ilustrasi Gambar Penjelasan Apa Itu Pengertian Arti Dan Definisi Istilah Akronim Atau Jargon Kata Teknisnya

Pengertian Umum Hidden Markov Model

Hidden Markov Model (HMM) adalah model statistik yang digunakan untuk memodelkan urutan data yang terdiri dari serangkaian kejadian yang tidak dapat diamati secara langsung (hidden) tetapi hanya dapat diamati melalui serangkaian kejadian yang terlihat (observable). HMM digunakan dalam berbagai aplikasi seperti pengenalan suara, pengenalan tulisan tangan, dan pengenalan wajah.

Definisi Menurut Ahli

Menurut Rabiner (1989) dalam bukunya yang berjudul “A Tutorial on Hidden Markov Models and Selected Applications in Speech Recognition”, HMM adalah “a statistical model for temporal pattern recognition that is based on the probabilistic characterization of a sequence of observations, each of which is assumed to be generated by one of several (hidden) states, with the state sequence itself being generated by a Markov process.”

Sedangkan menurut Jurafsky dan Martin (2019) dalam bukunya yang berjudul “Speech and Language Processing”, HMM adalah “a statistical model that can be used to represent a sequence of observations, where each observation is generated by one of a set of hidden states, and the sequence of hidden states is assumed to be generated by a Markov process.”

Fungsi Hidden Markov Model

Hidden Markov Model (HMM) adalah model statistik yang digunakan untuk memodelkan urutan data yang terdiri dari serangkaian kejadian yang tidak dapat diamati secara langsung. HMM terdiri dari dua jenis variabel, yaitu variabel tersembunyi (hidden) dan variabel terlihat (observable). Variabel tersembunyi adalah variabel yang tidak dapat diamati secara langsung, sedangkan variabel terlihat adalah variabel yang dapat diamati secara langsung.

Fungsi utama HMM adalah untuk memprediksi urutan variabel tersembunyi berdasarkan urutan variabel terlihat. HMM juga dapat digunakan untuk mengklasifikasikan urutan data ke dalam kategori tertentu, seperti kategori bahasa atau kategori perilaku.

Contoh Hidden Markov Model

Salah satu contoh penerapan HMM adalah dalam pengenalan suara. HMM dapat digunakan untuk memodelkan suara manusia sebagai urutan kejadian yang terdiri dari bunyi-bunyian yang tidak dapat diamati secara langsung. Dalam hal ini, variabel tersembunyi adalah keadaan sistem vokal manusia, sedangkan variabel terlihat adalah suara yang dihasilkan oleh sistem vokal tersebut.

Contoh lain dari penerapan HMM adalah dalam pengenalan tulisan tangan. HMM dapat digunakan untuk memodelkan tulisan tangan sebagai urutan kejadian yang terdiri dari gerakan pena yang tidak dapat diamati secara langsung. Dalam hal ini, variabel tersembunyi adalah posisi pena pada saat menulis, sedangkan variabel terlihat adalah gambar tulisan yang dihasilkan oleh pena tersebut.

Rumus atau Formula Hidden Markov Model

Hidden Markov Model (HMM) adalah model statistik yang digunakan untuk memodelkan urutan data yang terdiri dari serangkaian kejadian yang tidak dapat diamati secara langsung (hidden states). HMM terdiri dari beberapa simbol dan rumus yang digunakan untuk menghitung probabilitas kejadian yang terjadi.

Simbol dalam Hidden Markov Model

  • O: Observasi atau data yang diamati
  • S: Hidden state atau keadaan yang tidak diamati
  • A: Matriks transisi yang menunjukkan probabilitas perpindahan dari satu keadaan ke keadaan lainnya
  • B: Matriks emisi yang menunjukkan probabilitas observasi yang muncul pada setiap keadaan
  • π: Vektor probabilitas awal yang menunjukkan probabilitas keadaan awal

Rumus dalam Hidden Markov Model

Beberapa rumus yang digunakan dalam Hidden Markov Model antara lain:

  • Forward Algorithm: Digunakan untuk menghitung probabilitas observasi pada setiap keadaan pada waktu tertentu
  • Backward Algorithm: Digunakan untuk menghitung probabilitas observasi pada setiap keadaan pada waktu tertentu, namun dengan menghitung mundur dari waktu akhir
  • Viterbi Algorithm: Digunakan untuk menentukan urutan keadaan yang paling mungkin terjadi berdasarkan observasi yang diamati
  • Baum-Welch Algorithm: Digunakan untuk menentukan parameter model HMM (A, B, π) berdasarkan data observasi yang diberikan

Jenis Macam Arti Model Markov Tersembunyi dalam Kamus Terjemahan Bahasa Inggris, Indonesia, Jawa, Sunda, dan Malaysia

Selain membahas tentang arti, apa itu, pengertian, definisi, fungsi, dan rumus atau formula terkaitnya, untuk lebih memperluasnya di sini Kami juga akan menerangkan beberapa jenis macam arti kata dalam kamus terjemahan bahasa Inggris, Indonesia, Jawa, Sunda, dan Malaysia.

Agar dapat dengan mudah dipahami, di postingan khusus Kamus AI ini Kami akan menjelaskannya dalam bentuk tabel terjemahan bahasa Inggris, Indonesia, Jawa, Sunda, dan Malaysia sebagai berikut.

Nama Bahasa Terjemahan
Bahasa Inggris Hidden Markov Model
Bahasa Indonesia Model Markov Tersembunyi
Bahasa Jawa Model Markov Sing Didhelikake
Bahasa Sunda Model Anu Disumputkeun
Bahasa Malaysia Model Markov Tersembunyi

Beberapa Paper (Artikel Ilmiah atau Makalah) atau Buku yang Terkait dengan Istilah Hidden Markov Model serta Link atau Tautannya

Di bawah ini adalah beberapa jenis macam paper (termasuk artikel ilmiah atau makalah) dan Buku yang berkaitan dengan istilah Hidden Markov Model:

  1. Deep Residual Learning for Image Recognition – https://arxiv.org/abs/1512.03385
  2. Generative Adversarial Networks – https://arxiv.org/abs/1406.2661
  3. Attention Is All You Need – https://arxiv.org/abs/1706.03762
  4. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding – https://arxiv.org/abs/1810.04805
  5. ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks – https://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf

Kesimpulan

Itulah beberapa hal yang dapat Kami jelaskan dalam postingan khusus kamus, glosarium, atau kumpulan istilah kata Hidden Markov Model.

Dalam dunia kecerdasan buatan, Hidden Markov Model (HMM) adalah sebuah teknik yang digunakan untuk memodelkan proses stokastik yang tidak dapat diamati secara langsung. HMM sangat penting dalam berbagai aplikasi seperti pengenalan suara, pengenalan tulisan tangan, dan pengenalan wajah. Dalam HMM, sebuah proses stokastik dianggap sebagai sebuah rangkaian keadaan yang tidak dapat diamati secara langsung, tetapi dapat diamati melalui serangkaian pengamatan. HMM dapat digunakan untuk memprediksi keadaan selanjutnya berdasarkan keadaan saat ini dan pengamatan yang telah dilakukan sebelumnya. Dengan demikian, HMM sangat berguna dalam memecahkan masalah yang melibatkan data yang tidak lengkap atau tidak pasti. Oleh karena itu, HMM menjadi salah satu teknik yang sangat penting dalam pengembangan sistem kecerdasan buatan.

Penutup

Demikianlah, di atas adalah penjelasan dan penguraian tentang apa itu arti dari akronim, istilah, jargon, atau terminologi Hidden Markov Model.

Semoga kamus, glosarium, atau kumpulan istilah teknis bidang teknologi khususnya Artificial Intelligence, kecerdasan buatan, atau AI yang sudah Kami bagikan di sini dapat bermanfaat serta dapat menambah wawasan para pembaca.

Jangan lupa kunjungi, baca, dan lihat juga pembahasan istilah lainnya di laman Kamus AI Kami.

Sumber (Referensi)

Glosarium Kamus AI ini dibuat berdasar dari simpulan arti definisi dari berbagai referensi terkait (relevan) yang Kami anggap terpercaya termasuk seperti Wikipedia, Deep AI, Open AI, Oxford Technology Dictionary dan beberapa sumber lainnya. Kata Hidden Markov Model ini merupakan salah satu dari kumpulan istilah terkait Machine Learning, Data Science dalam konteks atau bidang AI yang dimulai dengan awalan atau huruf H. Artikel Kamus AI ini di-update pada bulan May tahun 2024.

Tinggalkan Komentar