Modèle de Markov Caché
Les modèles de Markov cachés (HMM) sont des modèles statistiques sophistiqués pour des systèmes dont les états sous-jacents sont inobservables. Largement utilisés en reconnaissance vocale, bio-informatique et finance, les HMM interprètent des processus cachés et sont alimentés par des algorithmes tels que Viterbi et Baum-Welch.
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