隠れマルコフモデル（HMM）とは？
隠れマルコフモデル（HMM）は、確率モデルの一種であり、観測されるデータの背後にある隠れた状態の遷移と観測値の生成プロセスを表現するために使用されます。以下のような構造を持っています。
- 状態（States）: HMMは有限の隠れた状態を持ち、各状態はシステムの特定の状態を表します。これらの状態は直接観測できません。
- 観測（Observations）: 各時刻において観測されるデータは、隠れた状態に依存して生成されます。観測値は連続的または離散的な値を取ることができます。
- 状態遷移確率（Transition Probabilities）: 一つの状態から別の状態への遷移確率を表します。この確率は行列形式で表され、各行列要素はある状態から別の状態への遷移の確率です。
- 観測確率（Emission Probabilities）: 各状態から観測値が生成される確率を表します。この確率も行列形式で表され、各行列要素はある状態から特定の観測値が生成される確率です。
- 初期状態確率（Initial State Probabilities）: モデルが開始する時点での各状態にいる確率を示します。
HMMは、音声認識、自然言語処理、生物情報学、金融モデリングなど、さまざまな分野で広く使用されています。