छिपे हुए मार्कोव मॉडल समस्याओं के उदाहरण?

Question

मैं काफी हद तक छिपे हुए मार्कोव मॉडल को पढ़ता हूं और खुद इसका एक बहुत ही मूल संस्करण कोड करने में सक्षम था।

लेकिन मुझे सीखने के दो मुख्य तरीके हैं। एक इसे कोड में पढ़ना और लागू करना है (जो किया गया है) और दूसरा यह समझना है कि यह विभिन्न परिस्थितियों में कैसे लागू होता है (इसलिए मैं बेहतर तरीके से समझ सकता हूं कि यह उन समस्याओं से कैसे संबंधित है जिन पर मैं काम कर सकता हूं)। मैंने अब तक किए गए सभी उदाहरणों में किसी न किसी तरह की डीएनए भविष्यवाणी या सिक्का उछालना शामिल किया है।

मैं सोच रहा था कि क्या अन्य मार्कोव समस्याओं को प्राप्त करने के लिए कोई संसाधन हैं (भाषा कोई फर्क नहीं पड़ता, लेकिन उम्मीद है कि उत्तर के साथ ही साथ मैं भी जान सकता हूं कि क्या मैं सही या गलत हूं)?

Comments

मैं पार पोस्ट करने के लिए सलाह दी गई थी इस से stackoverflow.com/questions/8661941/...

— Lostsoul

क्या आप "कोड एक बहुत ही मूल संस्करण" के संदर्भ में थोड़ा और विशिष्ट हो सकते हैं? क्या आपने एक छिपे हुए मार्कोव प्रक्रिया से अनुकरण किया, या आपने विटर्बी, फॉरवर्ड, या बॉम-वेल्च एल्गोरिदम को कोड किया? (अंतिम तीनों का उपयोग क्रमशः राज्यों के सबसे अधिक संभावित संगत अनुक्रम, प्रेक्षणों के अनुक्रम की संभावना, या प्रारंभिक संभाव्यता, संक्रमण फ़ंक्शन और एक छिपे हुए मार्कोव मॉडल के अवलोकन समारोह की गणना करने के लिए किया जाएगा।)

— वेन

हाय वेन, मैंने मूल रूप से baum-welch के लिए इस पेज (स्प्रेडशीट) के एक संस्करण को कोडित किया: cs.jhu.edu/~jason/papers/#tnlp02 और मूल रूप से विट्री विकी पेज के लिए कोड लागू किया और कुछ बुनियादी ट्यूटोरियल का अनुसरण किया छिपे हुए मार्कोव मॉडल। यह बेवकूफ लग सकता है, लेकिन मैं अन्य प्रकार की समस्याओं को देखना चाहता था जिन्हें मैं हल करने की कोशिश कर सकता हूं ताकि मैं बेहतर समझ हासिल कर सकूं कि मार्कोव मॉडल सक्षम हैं।

— लॉस्टसूल

मैं इस पर काम करने के लिए सप्ताह नहीं बिताना चाहता, लेकिन उदाहरण के लिए किसी गैर-सिक्का टॉस या मौसम की भविष्यवाणी के तरीके में मार्कोव मॉडल का उपयोग करने वाले किसी व्यक्ति के मामले का अध्ययन मुझे उन समस्याओं की सीमा को समझने में मदद कर सकता है जो इसे बेहतर ढंग से हल कर सकते हैं। मैं मूल रूप से एक बेहतर समझ बनाने के लिए देख रहा हूं कि मार्कोव मॉडल क्या कर सकते हैं।

— लॉस्टसोल

मुझे लगता है कि एचएमएम के पास वित्त (ब्याज दर) और अर्थशास्त्र (जीडीपी) में बहुत महत्वपूर्ण अनुप्रयोग हैं।

— समुद्र में एक बूढ़ा आदमी।

Answer 1

मैंने एक मांग / इन्वेंट्री स्तर के आकलन परिदृश्य में एचएमएम का उपयोग किया है, जहां हमारे पास कई स्टोरों से खरीदा जाने वाला सामान था जो माल की सूची से बाहर हो सकता है या नहीं हो सकता है। इन वस्तुओं की दैनिक माँगों के अनुक्रम में इस प्रकार शून्य शामिल थे जो वैध शून्य मांग वाले दिन थे और शून्य भी थे क्योंकि स्टोर स्टॉक से बाहर था। आपको लगता है कि आपको पता चल जाएगा कि स्टोर इन्वेंट्री स्तर से स्टॉक से बाहर था, लेकिन इन्वेंट्री रिकॉर्ड में त्रुटियां फैलती हैं और स्टोर को खोजने के लिए यह बिल्कुल भी असामान्य नहीं है कि उसे लगता है कि उसके हाथ में सकारात्मक आइटम हैं, लेकिन वास्तव में कोई नहीं है; छिपी हुई अवस्था, कम या ज्यादा, चाहे स्टोर में वास्तव में कोई सूची हो, और संकेत एक (दैनिक मांग, नाममात्र सूची स्तर) है। इस काम के लिए कोई संदर्भ नहीं, हालांकि; हमें प्रतिस्पर्धी कारणों के लिए परिणामों को प्रकाशित नहीं करना चाहिए था।

संपादित करें: मैं जोड़ूंगा कि यह विशेष रूप से महत्वपूर्ण है, क्योंकि शून्य मांगों के साथ, हाथ इन्वेंट्री पर स्टोर का नाममात्र कभी घटता नहीं है और एक आदेश बिंदु को पार करता है, अधिक इन्वेंट्री के लिए एक ऑर्डर ट्रिगर करता है - इसलिए, हाथ राज्य पर एक शून्य के कारण गलत सूची रिकॉर्ड लंबे समय तक तय नहीं होते हैं, जब तक कि कोई नोटिस कुछ गलत नहीं होता है या एक चक्र गणना होती है, जो समस्या शुरू होने के कई महीने बाद हो सकती है।

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मेरा मानना ​​है कि यह एक शून्य-मुद्रास्फीति समस्या के रूप में जाना जाता है, और वे काफी व्यापक हैं। आपको एक मॉडल की आवश्यकता है जो "अतिरिक्त शून्य" मॉडल (जब रीडिंग शून्य है क्योंकि शून्य के वैध पढ़ने के विपरीत कोई रीडिंग नहीं हो सकती है), तो दूसरे स्तर का मॉडल जो बाकी मॉडल करता है। उदाहरण के लिए, एक बैंक में ग्राहकों की संख्या: कभी-कभी वास्तव में कोई नहीं होता है, दूसरी बार बैंक बंद रहता है इसलिए कोई भी नहीं हो सकता है। या एक कार की गति: कभी-कभी यह अभी भी इसमें एक ड्राइवर के साथ बैठा है, दूसरी बार यह खड़ी है। आदि

— वेन

मांग संकेत के दृष्टिकोण से बहुत सही है। समस्या का दूसरा हिस्सा द्विआधारी "इन्वेंट्री = 0 | इन्वेंट्री रिकॉर्ड> 0" छिपा हुआ राज्य की पहचान कर रहा है, जो वास्तव में ग्राहक के लिए अधिक महत्वपूर्ण था।

— जुम्मन

मुझे यह भी इंगित करना चाहिए कि "फुलाए हुए शून्य" समय के साथ नहीं होते हैं - ऐसे रन होते हैं जहां सभी शून्य "अतिरिक्त" होते हैं और वे रन होते हैं जहां उनमें से कोई भी नहीं होता है, इसलिए राज्य के साथ HMM की आवश्यकता का संकेत मिलता है जो हो रहा है। प्रत्येक अवलोकन।

— जुम्मन

Answer 2

मैंने एक ही चीज़ का अनुभव किया और मौसम से परे बहुत कुछ नहीं पाया। मन में आने वाले क्षेत्रों में शामिल हैं: भाषण पहचान, परिवर्तन बिंदु का पता लगाना, पाठ में भाषण के कुछ हिस्सों को टैग करना, अतिव्यापी वस्तुओं / पाठ को संरेखित करना और संकेत भाषा को पहचानना।

एक उदाहरण जो मैंने पाया और इस अन्वेषण की धारा 8 में था , जो एचएमएम के विकिपीडिया में दिए गए संदर्भों में से एक है। (यह वास्तव में बहुत मजेदार है: आपके विश्लेषण से पता चलता है कि स्वर और व्यंजन हैं।) यह आपको एक पाठ कॉर्पस के साथ काम करने के लिए भी परिचित कराता है, जो उपयोगी है।

(यदि आप एचएमएम के साथ पीढ़ी के साथ खेलना चाहते हैं, तो आप शेक्सपियर पाठ पर प्रशिक्षित कर सकते हैं और फिर अशुद्ध-शेक्सपियर उत्पन्न कर सकते हैं।)

Answer 3

अधिकांश भाषण पहचान सॉफ्टवेयर हिडन मार्कोव मॉडल का उपयोग करता है। यदि आप HMM अनुप्रयोगों के लिए एक अनुभव प्राप्त करना चाहते हैं, तो आप प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के साथ प्रयोग कर सकते हैं।

यहाँ एक अच्छा स्रोत है: प्रोबेलिस्टिक ग्राफिकल मॉडल, कोल्लर और फ्रीडमैन द्वारा ।

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धन्यवाद, कार्लोस। महान पुस्तक, मैंने इसे कुछ समय पहले पढ़ना शुरू किया लेकिन इसे समाप्त नहीं किया। यह मशीन सीखने और ग्राफ सिद्धांत के बारे में जानने के लिए मिला है, लेकिन मैं वापस जाऊंगा और मार्कोव मॉडल से संबंधित प्रश्नों की तलाश करूंगा। मैं प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण पर भी एक नज़र

— डालूंगा

Answer 4

छिपे हुए मार्कोव मॉडल एचआईवी की निगरानी में बहुत उपयोगी हैं। एचआईवी रक्त प्रवाह में प्रवेश करता है और प्रतिरक्षा प्रतिक्रिया कोशिकाओं की तलाश करता है। यह तब कोशिका की प्रोटीन सामग्री पर बैठता है और कोशिका के मूल में पहुंच जाता है और कोशिका की डीएनए सामग्री को बदल देता है और कोशिकाओं से बाहर निकलने तक विषाणुओं का प्रसार शुरू कर देता है। ये सभी अवस्थाएँ अप्रचलित हैं और अव्यक्त कहलाती हैं। छिपे हुए मार्कोवियन मॉडलिंग के लिए एक आदर्श उदाहरण।

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तो किस तरह से छिपे हुए मार्कोव मॉडल एचआईवी की निगरानी में मदद करते हैं? क्या एचआईवी का निदान करने के लिए चिकित्सक एचएमएम का उपयोग करते हैं? क्या शोधकर्ता उन्हें रोग के तंत्र को बेहतर ढंग से समझने या एचआईवी-रोधी दवाओं और उपचारों का निर्माण करने के लिए उपयोग करते हैं? कोई भी संदर्भ बहुत उपयोगी होगा।

— सिंह

Answer 5

मेरे लिए, HMM का बहुत अच्छा अनुप्रयोग संगीत रचना में राग पहचान है। उदाहरण के लिए देखें यह व्याख्यान।

Answer 6

मार्कोव मॉडल एक वेबसाइट के साथ किसी उपयोगकर्ता की बातचीत का विश्लेषण करने में उपयोगी हो सकते हैं - उदाहरण के लिए Amazon.com पर जहां यह पता लगाना है कि बातचीत की कौन सी श्रृंखला भविष्य में सिफारिशें देने के लिए चेकआउट की ओर ले जाती है।

मार्कोव मॉडल का उपयोग दिखाने वाला एक मजेदार उदाहरण निम्नलिखित है-

http://freakonometrics.blog.free.fr/index.php?post/2011/12/20/Basic-on-Markov-Chain-(for-parents )

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नहीं HIDDEN मार्कोव यहाँ मॉडल हालांकि - हुह?

— B_Miner